[发明专利]一种基于新时空融合的步态区域分割算法

摘要

本发明公开了一种基于新时空融合的步态区域分割算法，依次包括新时域分割、形态学后处理、空域分割、时空融合、实验分析与比较几个步骤。本发明能克服现有的基于时空融合算法的弊端，不仅对于刚性运动目标的分割能达到很好的效果，而且对于人体运动这种非刚性的运动目标也能得到完整的分割结果。

主权项

一种基于新时空融合的步态区域分割算法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、首先采集步态图像的序列，然后用以下两种方法分割步态区域；背景减除法：将背景视为相对稳定，在图像中减去背景而获得运动区域，作为步态区域，使用图像中，各个帧的中值作为背景帧，在各个帧中减去背景帧，将结果中高于一定阈值的部分标记为运动区域；对称帧差法：对步态图像序列中的连续3帧，做相邻两帧差得到两个差图像，仅当两个差的对应像素都高于一定阈值时，才判断为运动区域，对称帧差法可以避免背景的相对平稳运动所产生的分割错误；将两种方法的分割结果进行叠加，以降低分割误差的影响；（2）、形态学后处理：腐蚀、膨胀、开运算与闭运算、边界提取、图像连通处理；第一步所得到的结果，由于噪声影响，会产生两类问题：一是经常无法保证闭合性，会漏掉运动目标中一些孤立的噪声点，为此需要做闭运算，通过先膨胀后腐蚀的方式来闭合这些噪声点；二是运动目标外会多出一些孤立噪声点，为此需要做开运算，通过先腐蚀后膨胀的方式来去掉这些噪声点；（3）、空域分割：空域内图像的分水岭算法分割、空域内图像的小波分解、空域内小波域下的分水岭算法分割；分水岭算法是将图像中灰度相近的物体区域看做积水区域，随着降水逐步增长这些区域，当区域即将合并时建立物体边界，从而得到图像分割的算法；分水岭算法可以直接在空域内进行，也可以经过小波变换后在小波域内进行；小波变换将原图像中的低频与高频区域分开，在此基础上进行分割时可以利用梯度信息，增加准确性；可以将空域分割与小波域分割的结果结合起来以提高分割准确性；（4）、时空融合：将步骤（1）（2）组成的时域分割与步骤（3）空域分割的结果进行与运算，进一步提高分割准确性，降低单一分割方式所产生的误分割的影响。