一種視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題，廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)和圖像壓縮等。而要在各種復(fù)雜的環(huán)境中和不同的條件下(如遮擋、光照變化等)都對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的跟蹤是目前廣大研究工作者共同關(guān)注的焦點(diǎn)，也是目前實(shí)際應(yīng)用中一個(gè)亟待解決的難題。

在視頻監(jiān)控、目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)分析等實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中，往往要求能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)和分割出目標(biāo)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是視頻序列運(yùn)動(dòng)分析與理解的基礎(chǔ)，是底層的處理過(guò)程，是目標(biāo)分類、目標(biāo)跟蹤等處理步驟的基礎(chǔ)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要任務(wù)是將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從視頻序列中“提取出來(lái)”。

背景差分法的實(shí)現(xiàn)可以分為已知背景和統(tǒng)計(jì)背景兩種。已知背景是指在開(kāi)始進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)前預(yù)先設(shè)定好運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的活動(dòng)背景，在檢測(cè)的過(guò)程中通過(guò)當(dāng)前幀與背景的差分獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的模版，借助于形態(tài)學(xué)的開(kāi)閉運(yùn)算等方法進(jìn)行濾波去噪和輪廓平滑。為后續(xù)的處理程序提供處理的對(duì)象以完成圖像的分割和跟蹤。在統(tǒng)計(jì)背景的背景差分實(shí)現(xiàn)中，沒(méi)有預(yù)先設(shè)定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，一種比較簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)是將連續(xù)若干幀的灰度圖像疊加，然后進(jìn)行中值濾波，確定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景(背景圖像)，然后將當(dāng)前幀與背景圖像進(jìn)行差分，通過(guò)形態(tài)學(xué)等方法的濾波、去噪、平滑，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓。

幀間差分法主要是利用視頻序列中連續(xù)的兩幀或幾幀圖像的差異來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和提取。計(jì)算第k幀圖像與第k-t幀圖像之間的差分，得到差分后的圖像D_k，然后對(duì)差分后的圖像D_k進(jìn)行二值化，當(dāng)差分圖像中某一像素的值大于某一給定閾值時(shí)，該像素為目標(biāo)像素，反之則認(rèn)為是背景像素。然后對(duì)閾值化后的圖像進(jìn)行連通性分析，當(dāng)某一連通區(qū)域的面積大于某一給定閾值，則認(rèn)為該區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)所占的區(qū)域。

光流是指空間中物體被觀測(cè)面上的像素點(diǎn)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的瞬時(shí)速度場(chǎng)，包含了物體表面結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)行為等重要信息?；诠饬鞣ǖ倪\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)采用了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)隨時(shí)間變化的光流特性，由于光流不僅包含了被觀測(cè)物體的運(yùn)動(dòng)信息，還攜帶了物體運(yùn)動(dòng)和景物三位結(jié)構(gòu)的豐富信息，這種方法不僅適用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，還可以在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面使用，甚至在攝像頭存在運(yùn)動(dòng)的情況下也能檢測(cè)出獨(dú)立運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。

現(xiàn)有技術(shù)存在以下缺點(diǎn)：

(1)背景差分法的優(yōu)點(diǎn)就是算法簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度較快，基本能夠滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要，存在的主要問(wèn)題就是如果采用己知背景實(shí)現(xiàn)的話，需要人工干預(yù)，預(yù)先設(shè)定背景圖像，自適應(yīng)能力較差，而統(tǒng)計(jì)背景差分法相比較來(lái)說(shuō)不需要人工干預(yù)，自適應(yīng)能力有了很大提高。這兩種背景差分法的共同缺點(diǎn)就是對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的空間信息沒(méi)有充分利用，差分得到的輪廓圖像很不準(zhǔn)確。

(2)幀間差分法對(duì)背景變化的限制比較嚴(yán)格，有時(shí)提取的目標(biāo)與真實(shí)輪廓之間差異較大，因此使得該方法的應(yīng)用受到了較大的限制。

(3)光流法在實(shí)際的應(yīng)用中，由于遮擋、多光源、透明性及噪聲等原因，使得光流場(chǎng)基本方程—灰度守恒的假設(shè)條件無(wú)法滿足，不能正確求出光流場(chǎng)，計(jì)算方也相當(dāng)復(fù)雜，計(jì)算量巨大，不能滿足實(shí)時(shí)的要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法及系統(tǒng)，可以提升幀間差分法的準(zhǔn)確性，減少幀間差分法使用時(shí)的限制，可以使得圖像跟蹤和圖像分割更加準(zhǔn)確。

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法，所述方法包括：

獲取視頻圖像，根據(jù)視頻圖像獲得差分圖像；

對(duì)差分圖像進(jìn)行插值處理，獲得插值處理后的圖像；

對(duì)插值處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得二值化圖像；

對(duì)二值化圖像進(jìn)行連通性檢測(cè)及判別，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述獲取視頻圖像，根據(jù)視頻圖像獲得差分圖像的步驟，包括：

獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；

對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀圖像；

對(duì)第k幀圖像和第k-1幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

優(yōu)選地，所述獲取視頻圖像，根據(jù)視頻圖像獲得差分圖像的步驟，包括：

獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；

對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀和第k-2幀圖像；

對(duì)第k幀圖像、第k-1幀圖像、第k-2幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

優(yōu)選地，在所述對(duì)插值處理后的圖像進(jìn)行二值化處理的步驟之后，還包括：

對(duì)二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，獲得濾波處理后的二值化圖像。

相應(yīng)地，本發(fā)明還提供一種視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

獲取模塊，用于獲取視頻圖像，根據(jù)視頻圖像獲得差分圖像；

插值模塊，用于對(duì)差分圖像進(jìn)行插值處理，獲得插值處理后的圖像；

二值化模塊，用于對(duì)插值處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得二值化圖像；

檢測(cè)模塊，用于對(duì)二值化圖像進(jìn)行連通性檢測(cè)及判別，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述獲取模塊包括：

獲取單元，用于獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；

延時(shí)處理單元，用于對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀圖像；

差分處理單元，用于對(duì)第k幀圖像和第k-1幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

優(yōu)選地，所述獲取單元還用于獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；所述延時(shí)處理單元還用于對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀和第k-2幀圖像；所述差分處理單元還用于對(duì)第k幀圖像、第k-1幀圖像、第k-2幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

優(yōu)選地，所述系統(tǒng)還包括：濾波模塊，用于對(duì)二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，獲得濾波處理后的二值化圖像。

實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，可以提升幀間差分法的準(zhǔn)確性，減少幀間差分法使用時(shí)的限制，可以使得圖像跟蹤和圖像分割更加準(zhǔn)確。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例的視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例的視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例的視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括：

S1，獲取視頻圖像，根據(jù)視頻圖像獲得差分圖像；

S2，對(duì)差分圖像進(jìn)行插值處理，獲得插值處理后的圖像；

S3，對(duì)插值處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得二值化圖像；

S4，對(duì)二值化圖像進(jìn)行連通性檢測(cè)及判別，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。

圖像插值是一個(gè)圖像數(shù)據(jù)再生的過(guò)程，利用已知像素點(diǎn)的灰度值產(chǎn)生未知像素點(diǎn)的灰度值，由原始圖像數(shù)據(jù)再生出具有高分辨率的圖像數(shù)據(jù)。

目前，插值算法大致可劃分為兩類，一個(gè)是線性方法，另一個(gè)是非線性方法。比較常用的線性插值方法有：最近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值。中值濾波、有理濾波是較早的用于圖像處理的非線性方法。而近年來(lái)出現(xiàn)了諸如小波插值、分形插值、向量有理插值等非線性方法。

設(shè)被采樣函數(shù)用f(x)表示，插值函數(shù)用g(x)表示，插值節(jié)點(diǎn)用x_k表示，對(duì)于等距節(jié)點(diǎn)插值函數(shù)可表達(dá)為：

g(x)＝∑c_ku(x-x_k)

其中u(x)為插值核函數(shù)，c_k為插值系數(shù)，起選取與采樣點(diǎn)有關(guān)，并且滿足

g(x_k)＝f(x_k)

常用的幾種線性插值算法的不同就在于u(x)表達(dá)式的不同，從而在求插值函數(shù)時(shí)取的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)不同。

(1)最近鄰插值。最近鄰插值法也稱為點(diǎn)位移法，插值點(diǎn)的值等于它最近鄰已知點(diǎn)的值。該算法可由下列插值多項(xiàng)式表示：

即最近鄰插值的核函數(shù)為：

(2)雙線性插值。已知位于單位正方形頂點(diǎn)的四個(gè)像元灰度值，根據(jù)這4個(gè)像素點(diǎn)的灰度值來(lái)求正方形內(nèi)任意一點(diǎn)的灰度值f(x,y)，這可由下面的雙線性方程得到：

f(x，y)＝ax+by+cxy+d

已知四個(gè)頂點(diǎn)的f(x，y)值滿足上述方程，從而可以確定a，b，c，d的值，從而產(chǎn)生雙線性插值函數(shù)：

f(x，y)＝[f(1，0)-f(0，0)]x+[f(0，1)-f(0，0)]y+[f(1，1)+f(0，0)-f(1，0)-f(0，1)]xy+f(0，0)

雙線性插值相當(dāng)于用三角形函數(shù)對(duì)采樣圖像進(jìn)行卷積，其卷積核表達(dá)式為：

(3)三次B樣條插值。B樣條函數(shù)方法定義的B樣條舍入誤差小，計(jì)算穩(wěn)定，運(yùn)算量小，計(jì)算速度快。其具體表達(dá)式為：

具體實(shí)施中，S1包括：

獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；

對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀圖像；

對(duì)第k幀圖像和第k-1幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

另外，使用三幀差分進(jìn)行計(jì)算，采取三幀進(jìn)行運(yùn)算，可以提高幀間差分法的準(zhǔn)確性，S1進(jìn)一步包括：

獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；

對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀和第k-2幀圖像；

對(duì)第k幀圖像、第k-1幀圖像、第k-2幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

進(jìn)一步地，在S3之后還包括：

對(duì)二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，獲得濾波處理后的二值化圖像。

在本發(fā)明實(shí)施例中，首先第k幀圖像f_k經(jīng)過(guò)延時(shí)處理得到第k-1幀圖像f_k-1，接著將兩幀圖像進(jìn)行差分得到差分圖像D_k。然后，使用上面提到的插值方法，獲取一個(gè)新的圖像G_k，之后再對(duì)圖像G_k進(jìn)行二值化以及形態(tài)學(xué)濾波處理得到了二值化圖像。最后經(jīng)過(guò)連通性檢測(cè)并對(duì)二值化圖像進(jìn)行判別進(jìn)而達(dá)到了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的目的。

相應(yīng)地，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割系統(tǒng)，如圖2所示，該系統(tǒng)包括：

獲取模塊1，用于獲取視頻圖像，根據(jù)視頻圖像獲得差分圖像；

插值模塊2，用于對(duì)差分圖像進(jìn)行插值處理，獲得插值處理后的圖像；

二值化模塊3，用于對(duì)插值處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得二值化圖像；

檢測(cè)模塊4，用于對(duì)二值化圖像進(jìn)行連通性檢測(cè)及判別，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步地，獲取模塊1包括：

獲取單元，用于獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；

延時(shí)處理單元，用于對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀圖像；

差分處理單元，用于對(duì)第k幀圖像和第k-1幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

使用三幀差分進(jìn)行計(jì)算，采取三幀進(jìn)行運(yùn)算，可以提高幀間差分法的準(zhǔn)確性，具體地，獲取單元還用于獲取視頻圖像，并獲取視頻圖像中的第k幀圖像；延時(shí)處理單元還用于對(duì)第k幀圖像進(jìn)行延時(shí)處理，獲取第k-1幀和第k-2幀圖像；差分處理單元還用于對(duì)第k幀圖像、第k-1幀圖像、第k-2幀圖像進(jìn)行差分處理，獲得差分圖像。

具體實(shí)施中，該系統(tǒng)還包括：濾波模塊，用于對(duì)二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，獲得濾波處理后的二值化圖像。

具體地，本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)相關(guān)功能模塊的工作原理可參見(jiàn)方法實(shí)施例的相關(guān)描述，這里不再贅述。

實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，可以提升幀間差分法的準(zhǔn)確性，減少幀間差分法使用時(shí)的限制，可以使得圖像跟蹤和圖像分割更加準(zhǔn)確。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，該程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，存儲(chǔ)介質(zhì)可以包括：只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁盤(pán)或光盤(pán)等。

另外，以上對(duì)本發(fā)明實(shí)施例所提供的視頻圖像目標(biāo)檢測(cè)與分割方法及系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。