[发明专利]一种基于综合滤波器的图像/视频目标检测结果增强方法

权利要求书

1.一种基于综合滤波器的图像/视频目标检测结果增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对前景检测算法检测得到的连续k帧初步检测图进行前景目标区域提取，提取时，认为白色像素连通区域中包含白点数大于Th_area的区域是潜在前景区域，用潜在前景区域的外接矩形包络以进行前景目标区域提取；

步骤S2：在步骤S1提取的前景目标区域的基础上进行前景破碎区域拼接的操作，得到前景区域；

步骤S3：对步骤S2得到的前景区域外的区域进行噪声去除；

步骤S4：根据步骤S2提取的前景区域，对当前时刻的目标进行目标匹配，再对其进行综合滤波，其中：

综合滤波包含引导滤波及时空树型滤波器，首先进行引导滤波，把时刻k的初步检测图中的某个前景区域作为引导滤波的输入图像，把其在视频原图中的相同对应区域作为引导图像；

根据下式(1)、(2)，计算引导滤波部分的结果：

q_i＝Σ_jω_ijIp_j (1)

上式(1)、(2)中，q_i表示引导滤波器输出图像q的第i个像素的灰度值；ω_ijI是滤波权重；j代表以第i个像素为中心的窗口W中像素的索引；p_j表示像素j在输入图像中的灰度值；窗口W是半径为r的正方形区域；μ_W、σ_W分别是I中窗口W的像素平均值和像素方差，I表示引导图像；|W|是窗口W中的像素数量；ε表示正则化参数；整个引导滤波过程由正则化参数ε和窗口半径r这两个参数控制；

其次进行目标区域匹配，接着进行时空树型滤波部分：

目标匹配机制如下：为每个前景目标构建可靠的时空无向图作为引导集合，首先，将时刻k的某个前景矩形区域对应的引导图像区域作为引导集合的第一张图，然后从时刻k的该前景检测区域的中心开始，搜索历史时刻的检测图像中是否有其他前景区域的中心与其距离在阈值Th_r内，如果有则认为找到了匹配的候选目标，如果在某一个时刻的二值检测图像中找到了多个与之匹配的区域，则将这些区域位置在引导图像中的平均色彩都进行计算，将与时刻k目标色彩最接近的引导图像区域以中心对齐的方式堆叠到时空引导下部，扩充引导集合；如果在某一个时刻的二值检测图像中搜索不到与之匹配的区域，则不对引导集合进行操作；当搜索完所有的k个时刻后，对该前景目标形成的引导集合作为引导图像集合I(t)代表时刻t该目标的引导图像；以该目标在所有时间下的前景区域为输入进行时空树型滤波；

接着进行时空树型滤波部分，根据得到的引导图像集合构建四连接的时空无向图G＝(V,E)，图的顶点是所有的像素V，E表示图中所有边的集合；将中的图像按t从上到下排列，对齐所有引导图像的中心像素进行堆叠；上下层相邻的引导图像I(t)像素之间连接构成时间边，每张引导图像I(t)内部像素以4-邻域构成空间边，由此构成时空无向图；根据下式(3)定义每条边的权值，边的权值由连接边的两个像素u，v的像素值I(u)，I(v)的差值的绝对值|I_u-I_v|决定：

eu,v＝ev,u＝|I_u-I_v| (3)

式(3)中，eu,v表示信息从u流动到v的代价，ev,u表示信息反向流动的代价，在本计算框架下两种代价相同。

在时空无向图G＝(V,E)上生成最小生成树，该最小生成树连接了图上每一个像素点，树上两两节点的相似性定义如下式(4)所示：

式(4)中，S_Iu,v表示像素u与v的相似度；S_Iv,u表示像素v与u的相似度，两种相似度值相等；L_I(u,v)是像素u，v在最小生成树上的跨度距离；σ表示表示一个控制相似度大小的参数；通过每个像素信息在MST上的传导对输入图像的每个像素点进行滤波，得到时空树型滤波器的输出部分如下式(5)所示：

式(5)中，表示输出图集合中像素i的输出值；表示输入图集合中像素j的输出值。

最后将引导滤的输出部分乘以系数w₂，时空树型滤波输出部分乘以系数w₁，将前面两者相加得到综合滤波的结果，综合滤波总结为下式(6)：

在上式(6)中必须满足w₁+w₂＝1，即分配给时空树型滤波器的权重与分配给引导滤波器的权重之和为1；

步骤S5：在步骤S4的滤波后对滤波区域进行二值化。