[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

说明书

本发明涉及分割技术领域，特别涉及一种基于光流颜色聚类的运动物体分割方法及其系统，通过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；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；将得到的三维图像中的运动物体和静止背景进行聚类处理，得到聚类处理后的图像；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，能够克服现有技术的不足，提高了目标分割的准确度，在运动物体与静止背景分割步骤中使用颜色聚类方法，能够有效的分割出动态背景下的运动物体，从而实现运动目标和背景有效的分割。

技术领域

本发明涉及分割技术领域，特别涉及一种基于光流颜色聚类的运动物体分割方法及其系统。

背景技术

运动物体分割在动态场景下的分割是数字图像处理的重要研究内容，是指在视频或者图像序列帧中检测出运动区域并将该区域从背景中提取出来，为跟踪目标识别和行为分析做好前提准备，因此将运动目标和背景有效的分割，从而准确的检测出该目标对后面的一系列操作意义重大。

由于相机的运动，动态场景下的背景和目标都在运动，相比于静态背景下的分割难度要大的多。动态场景常用的目标检测算法主要有3种：聚类法、光流法和运动背景补偿法。聚类法通过两帧之间的特征匹配计算特征点的运动速度来对其聚类分析，其缺点在于在动态场景下的动态目标的正确匹配难度很大，会导致后续的计算不准确；光流法表示了两幅图像上的所有像素点的运动信息，通过计算背景和目标的光流场的不同即可区分出两者，其缺点在于尺度问题，也就是说远处的物体光流会很小，而近处的物体光流会很大；运动背景补偿体现的是两帧之间的差别，通过一帧的各个像素与当前帧之间的关系的不同将相机运动产生的背景去除掉。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种能够提高分割准确度的基于光流颜色聚类的运动物体分割方法及其系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用的第一种技术方案为：

一种基于光流颜色聚类的运动物体分割方法，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；

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。

本发明采用的第二种技术方案为：

一种基于光流颜色聚类的运动物体分割系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

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；

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。

本发明的有益效果在于：