[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

说明书

本发明涉及一种基于综合滤波器的图像/视频目标检测结果增强方法，包括：对任意目标检测算法获取的初步检测图进行前景目标区域提取：在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；对前景区域外的区域进行噪声去除；根据提取的前景区域，进行综合滤波。在滤波后对滤波区域进行二值化。本发明首先利用全局时空树型滤波器汇聚短期历史内同一前景目标的所有像素内容对当前时刻的检测图像进行改进和增强。本发明结合了局部引导滤波和全局时空树型滤波各自的优势，既能实现较好的保边效果又考虑了所有前景目标像素之间的稠密时空相关性，从而使增强后的前景检测目标内部完整，轮廓清晰，噪声明显减少。

技术领域

本发明涉及视频运动目标检测领域，尤其是涉及一种基于综合滤波器的图像视频目标检测结果增强方法。

背景技术

视频目标检测，即把动态的目标从视频场景中分割出来是智能视频分析的一个重要任务。视频目标检测在安防、军事制导、智能交通(车联网及自动驾驶)等应用领域都有着举足轻重的作用。

当前的检测算法中有的算法能较好地适应复杂户外环境，有的算法可以减少阴影对检测结果的干扰，有的算法对动态背景具有较强的鲁棒性，但几乎每一种算法都有其局限性，不能在所有场景下得到令人满意的检测结果。因此需要后处理算法对检测结果进行噪声去除和前景增强，旨在减少噪声并使前景目标更加完整，轮廓更加准确。现有的增强算法有形态学操作，马尔科夫随机场，条件随机场，这几种算法会出现增强效果差强人意，不太稳定，过平滑，普适性不强，计算时间过长不能达到实时性等问题。

近几年来，新型图像滤波器开始成为研究热点。图像滤波器对图像增强的本质是从像素观测值中分离噪音，恢复像素本身的结构和特性。因此可以考虑用图像滤波的算法对检测结果进行增强。图像滤波可以分为局部滤波和全局滤波。基于局部的图像滤波器虽然有较强的边缘保持效果，但是没有考虑距离较远的像素间的相关性，对于纹理与色彩丰富的大型物体效果较差。基于全局的图像滤波器虽然考虑了全局像素相关性，但是其保边效果不如基于窗口卷积的局部滤波器。

发明内容

本发明的目的是：可以较为准确的增强图像视频目标检测结果。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了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＝∑_jω_ijIp_j (1)