[发明专利]图像训练样本的生成方法及装置、运动跟踪方法及装置

说明书

本公开关于图像训练样本的生成方法及装置、运动跟踪方法及装置，属于图像处理技术领域，图像训练样本的生成方法包括：获取原始图像和原始图像中跟踪对象的区域，对原始图像进行运动模糊处理，得到运动模糊图像，确定原始图像中每个像素点到该区域的最短距离，按照像素点到该区域的最短距离和像素点的模糊程度负相关的规则，对原始图像和运动模糊图像中的像素点进行合成处理，得到图像训练样本。这样，可使图像训练样本中跟踪对象所在区域的模糊程度最高、离跟踪对象越远的区域模糊程度越低，比较接近真实场景下采集的图像中跟踪对象的运动特征，因此，以这样的图像样训练本训练得到的运动跟踪模型对跟踪对象的检出率较高，不易丢失跟踪对象。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像训练样本的生成方法及装置、运动跟踪方法及装置。

背景技术

对象跟踪，一般是指在获取的图像中确定跟踪对象的所在区域的过程，图1示出了跟踪对象为手时的跟踪示意图，图中用矩形框出了手的所在区域。

实际应用中，当跟踪对象快速运动时，对跟踪对象采集的图像会出现比较严重的运动模糊现象。以跟踪对象为手为例，图2示出了手在快速运动时采集的手部图像的示意图，图像中的手出现了很大程度的变形，此时，很难确定图2中手的所在区域，也就跟踪不到手。为此，相关技术中，对手部比较清晰的原始图像进行运动模糊处理，得到运动模糊图像，将运动模糊图像加入到图像样本中来训练运动跟踪模型，以使运动跟踪模型适应跟踪对象出现运动模糊的情况，从而提升运动跟踪模型对跟踪对象的检出率。然而，发明人发现，当跟踪对象的运动速度比较快时，图像中只有跟踪对象的所在区域会出现运动模糊的现象，其它区域并不会出现运动模糊的现象，参见图3。而相关技术中运动模糊处理是对图像统一地进行运动模糊处理，所以最终得到的运动模糊图像中所有区域的运动模糊情况是一样的，参见图4，因此，运动模糊图像并不符合真实场景中跟踪对象的运动模糊特点，利用运动模糊图像作为部分图像样本所训练的运动跟踪模型仍然容易丢失手。对其它跟踪对象的跟踪也存在着类似的问题。

发明内容

本公开提供一种图像训练样本的生成方法及装置、一种运动跟踪方法及装置，以至少解决相关技术中存在的易丢失跟踪对象的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像训练样本的生成方法，包括：

获取原始图像和所述原始图像中跟踪对象的区域；

对所述原始图像进行运动模糊处理，得到运动模糊图像；以及确定所述原始图像中每个像素点到所述区域的最短距离，其中，若该像素点落入所述区域，则所述最短距离为预设值；

按照像素点到所述区域的最短距离和像素点的模糊程度负相关的规则，对所述原始图像和所述运动模糊图像中的像素点进行合成处理，得到图像训练样本。

可选地，按照像素点到所述区域的最短距离和像素点的模糊程度负相关的规则，对所述原始图像和所述运动模糊图像中的像素点进行合成处理，包括：

对所述原始图像中的每个像素点，根据该像素点到所述区域的最短距离确定该像素点的原始权重，所述最短距离和所述原始权重正相关，所述原始权重用于表征该像素点的原始像素值在合成处理中占的比重；

将用于表示权重和的指定值与所述原始权重的差值，确定为该像素点的模糊权重，所述模糊权重用于表征该像素点的模糊像素值在合成处理中占的比重，所述模糊像素值是指该像素点在所述运动模糊图像中的像素值；

根据所述原始像素值、所述原始权重、所述模糊像素值以及所述模糊权重，确定该像素点的合成像素值。

可选地，根据所述原始像素值、所述原始权重、所述模糊像素值以及所述模糊权重，确定该像素点的合成像素值，包括：

根据以下公式确定该像素点的合成像素值：

dst＝α*src1+β*src2+γ；