[发明专利]一种基于区域融合的显著性人体区域检测方法

摘要

本发明提供了基于区域融合的显著性人体区域检测方法，以超像素区域单元为节点，根据融合准则Ψ依次执行邻接融合与全局融合，依次构建出邻接融合图及全局融合图结合超像素区域单元间的颜色对比度、空间距离权重及背景概率权重分别在初始融合图邻接融合图及全局融合图上计算超像素区域单元的显著值；通过元胞自动机的置信遗传机制对三幅初始显著图进行更新并累加求和运算，获得集成显著图S。在发明中，基于初始融合图、邻接融合图及全局融合图，有利于展现输入图像中的层次信息；同时，依据背景概率值设定置信度矩阵，有利于元胞自动机的优化性能，并最终获得包含显著性人体区域的集成显著图S。

主权项

一种基于区域融合的显著性人体区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像；S2、预分割输入图像以形成若干超像素区域单元，将各超像素区域单元内所有像素的颜色用所对应的各超像素区域单元内所有像素的颜色向量的平均值来表示，以获得初始融合图S3、以超像素区域单元为节点，根据融合准则Ψ依次执行邻接融合与全局融合，并依次在邻接融合与全局融合过程中将各超像素区域单元内所有像素的颜色用所对应的各超像素区域单元内所有像素的颜色向量的平均值来表示，将相似的超像素区域单元依次融合形成新的超像素区域单元，以依次构建出邻接融合图及全局融合图S4、结合超像素区域单元间的颜色对比度、空间距离权重及背景概率权重分别在初始融合图邻接融合图及全局融合图上计算超像素区域单元的显著值，以获得三幅初始显著图；S5、通过元胞自动机的置信遗传机制对三幅初始显著图进行更新，得到三幅优化显著图；S6、对步骤S5中的三幅优化显著图执行累加求和运算，以获得包含显著性人体区域的集成显著图S。