[发明专利]一种基于光流颜色聚类的运动物体分割方法及其系统

权利要求书

1.一种基于光流颜色聚类的运动物体分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取原始图像序列中的任意的连续两帧图像，并采集所述两帧图像中所有的像素点，计算得到二维光流场；所述二维光流场的计算方法为：

根据块匹配算法，计算得到连续两帧图像的第一匹配集M＝{(p_m,p'_m)}；所述p_m和p’_m分别表示连续两帧图像中各自的像素点；

根据RANSAC算法，从计算得到的连续两帧图像的第一匹配集中筛选出匹配点；

对连续两帧图像中的上一帧图像进行边缘提取处理；

计算p_m和p’_m两个像素点之间的距离；

根据像素点距离公式：

其中X表示像素点p_m和p’_m之间所有可能的路径集，C(p_s)表示经过p_s点的代价，计算得到p_m点的k个最小近邻点；

将计算得到p_m点的k个最小近邻点与连续两帧图像中的下一帧图像上对应的点匹配，得到连续两帧图像的第二匹配集；

根据匹配集估算公式：

其中，N_k(p)表示连续两帧图像的第二匹配集，是一个高斯核函数，计算得到二维光流场；

步骤S2、将计算得到的二维光流场进行光流场可视化处理，得到三维图像；

步骤S3、将得到的三维图像中的运动物体和静止背景进行颜色聚类处理，得到聚类处理后的图像；

步骤S4、将得到的聚类后的图像进行二值化处理，得到分割出来的运动物体。

2.根据权利要求1所述的基于光流颜色聚类的运动物体分割方法，其特征在于，步骤S1和步骤S2之间还包括以下步骤：

将计算得到的二维光流场进行中值滤波处理，得到滤波后的二维光流场。

3.根据权利要求1所述的基于光流颜色聚类的运动物体分割方法，其特征在于，步骤S2具体为：

将计算得到的二维光流场通过孟塞尔颜色系统进行光流场可视化处理，得到三维图像。

4.根据权利要求1所述的基于光流颜色聚类的运动物体分割方法，其特征在于，步骤S3具体为：

根据K近邻算法，对得到的三维图像中的运动物体和静止背景进行聚类处理，得到聚类后的图像。