[发明专利]一种基于视觉显著性的人体区域检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉显著性的人体区域检测方法，其采用邻接扩展操作，减少了相邻超像素区域单元节点间连通所需边的数量，降低了因边上的权值累加而产生的相似性误判率，确保了邻接且相似的超像素区域单元间具有更强的一致显著性；采用邻接扩展的方式还可以加快超像素区域单元对邻接相似区域搜索的速度，借助于融合多幅显著图的方式可以增强始终保持较高显著值的像素区域亮度，并降低单幅显著图可能产生的显著区域误判，而再次采用的引导滤波则是对已有显著检测效果的二次优化，进而得到了显著检测效果更加精确且视觉效果也更加平滑的人体显著图，降低了后期对输入图像中行人目标进行跟踪和/或计数的计算开销。

主权项

一种基于视觉显著性的人体区域检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取监控区域的视频流图像作为输入图像；S2、对输入图像执行预分割以形成超像素区域单元；S3、统计超像素区域单元在多个颜色通道内的灰度值概率分布，使用灰度值概率分布间的KL散度的调和平均值度量超像素区域单元间的颜色差异性；S4、以超像素区域单元为节点构建初始闭环连通图，并对初始闭环连通图作若干次邻接扩展，以构建若干邻接扩展闭环连通图，使用KL散度的调和平均值对初始闭环连通图及邻接扩展闭环连通图的边作加权处理；S5、基于超像素区域单元间的颜色差异性，同时结合空间距离权重及背景概率权重，在初始闭环连通图及邻接扩展闭环连通图上计算各超像素区域单元的显著值，并使用显著值为超像素区域单元赋值，以获取初始人体显著图；S6、平均融合初始人体显著图，并进行引导图滤波处理。