[发明专利]一种基于背景区分的手工初始框修正方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于背景区分的手工初始框修正方法及系统，该方法包括如下步骤：对接收的目标图像进行预处理；判断目标图像是否大于100像素，如果是，则接收手工框定矩形框为初始矩形框的指令；接收并执行将初始矩形框扩大1.5倍的指令，获取候选初始框的提取区域；计算候选初始矩形框前景直方图与背景直方图的巴氏系数BCsubgt;1/subgt;；根据巴氏系数计算初始矩形框前景直方图与背景直方图的巴氏距离；根据巴氏距离修正手工初始矩形框；如果否，则接收并执行形态学处理指令，获取修正后初始矩形框。本发明可提高初始区域的准确性，减少跟踪算法初始化时的矩形框与真实目标矩形框之间的偏差，提高算法准确率，进而提高目标跟踪准确率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别是一种基于背景区分的手工初始框修正方法及系统。

背景技术

如何提高运动目标的跟踪效率，跟踪精度，降低成本成为近些年来计算机视觉领域的重要研究方向。一般采用ASMS算法对目标进行跟踪计算，其直接用手工框定的区域进行算法初始化，通过该区域内的像素点提取出的灰度直方图获得目标模板，后续帧的跟踪基于此模板。ASMS算法默认了输入的初始矩形框为“准确”的目标外接矩形框，而后进行跟踪，然而在实际情况中，由于手工框定矩形框不一定“准确”，与真实初始框存在着一定的偏差，因此易受影响而降低算法跟踪准确率，即该算法对初始扰动敏感。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于背景区分的手工初始框修正方法及系统，可提高初始区域的准确性，减少实际矩形框与真实初始框之间的偏差，提高算法准确率，进而提高目标跟踪准确率。

本发明采用的技术方案是：

一种基于背景区分的手工初始框修正方法，包括如下步骤：

S1、对接收的目标图像进行预处理；

S2、判断目标图像是否大于100像素，如果是，则进入步骤S3；如果否，则接收并执行形态学处理指令，获取初始矩形框，执行结束；

S3、接收手工框定矩形框为初始矩形框的指令；

S4、接收并执行将初始矩形框扩大1.5倍的指令，获取用于进行手工初始框修正的候选初始框的提取区域；

S5、计算初始矩形框前景直方图与背景直方图的巴氏系数；

S6、根据巴氏系数计算初始矩形框前景直方图与背景直方图的巴氏距离；

S7、根据巴氏距离调整初始矩形框。

对传入的图像进行预处理，即先对图像进行灰度化处理，并进行中值滤波，抑制背景噪声；对于小于或等于100像素的小目标采用传统的Area算法，即采用形态学处理，通过背景抑制、二值化、轮廓提取等方法得到许多小、亮而集中的目标区域，算法会先在手工框定的初始框内进行一次形态学处理，通过处理得到的目标轮廓来“准确”框定目标，作为初始矩形框，再进行跟踪；对于大于100像素的较大目标图像，需要将手工框定初始框做修正处理，将其扩大1.5倍，获取候选初始框的提取区域，通过计算候选初始矩形框前景直方图与背景直方图的巴氏系数及巴氏距离来衡量准确性，进而选取最佳的候选框来调整手工初始框的大小位置，提高跟踪准确率。

进一步地，步骤S5还包括如下步骤：

S51、接收并执行将初始矩形框缩小的指令，获取候选初始框；

S52、接收并执行将候选初始框移动至提取区域左上角的指令，并计算候选初始框灰度直方图；

S53、计算候选初始框前景直方图与背景直方图的巴氏系数BC₂；