[發明專利]視頻對象分段方法

有效

• 申請號: 200610166980.8
• 申請日: 2006-12-15
• 公開（公告）號: CN101201934A
• 公開（公告）日: 2008-06-18
• 發明（設計）人: 黃崇仁;李政旻;廖怡欽;賴榮滄
• 申請（專利權）人: 財團法人工業技術研究院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所
• 代理人: 王志森;黃小臨

技術領域

本發明關于一種視頻對象分段(object?segmentation?for?video)方法，且特別是關于一種利用多層式背景登錄方式的視頻對象分段方法。

背景技術

基于現今民眾對于居家安全、高齡化社會老弱的健康關懷與醫療照護等需求日益增加，因此帶動了保全與安全監護服務等相關產業的發展。一般保全與安全監護服務為經圖像監控方式，再將監控的圖像分段出前景圖像，以進行追蹤或辨識前景圖像，達到保全監視及遠距離照護等目的。然而，居家照護、保全監視等圖像監控方式在實際上，處理的圖像數據量極為龐大且涉及個人隱私權的范疇，大多采用分格錄像方式。因此，正確分段出有意義之前景圖像，以作更有效率的運用處理或紀錄顯得愈益重要。

傳統視頻對象分段方法為利用獲得的圖像經一段計算周期統計后取得所需的背景，再分段出對象。然而，在多組攝影機周期式切換輪播監控的視頻環境下，由于受最低有效取樣圖像數目的限制，因此無法即時取得分段對象所需的背景。此外，在真實應用環境下，光源自然變換、閃爍、遮蔽陰影改變或者攝影機光圈變動導致整張或者部份圖像亮度偏移的現象，因此在圖像對比或對象分段的處理上會造成錯誤的判斷。

圖1表示為公知使用背景登錄技術的有效移動對象分段的方法流程圖。此技術公開在“Efficient?Moving?Object?Segmentation?Algorithm?UsingBackground?Registration?Technique，”IEEE?Transactions?on?Circuit?andSystems?for?Video?Technology，Vol.12，No.7，July?2002，pp.577-586)的論文中。上述方法將輸入的圖像F_n經梯度濾波(gradient?filter)的處理(如步驟S101)，其中，梯度濾波方式為將圖像F_n做形態學的擴張運算(dilationof?morphological?operation)所獲得的圖像與將圖像F_n做形態學的侵蝕運算(erosion?of?morphological?operation)所獲得的圖像相減，以消除遮蔽陰影造成對象分段錯誤，并且獲得經梯度濾波處理的圖像F_n′。再將圖像F_n′與存儲在幀緩沖器(frame?buffer)(如步驟S102)內之前一圖像F_n-1′做分段運算(segmentation?algorithm)(如步驟S103)，以獲得移動對象。最后將分段出之前景圖像做形態學的侵蝕運算(如步驟S104)，以消除梯度濾波造成的錯誤像素。然而，上述方法對于缺少明顯邊緣的對象分段效果較差。

圖2表示為公知移動投影陰影檢測的對象分段的方法流程圖。上述方法公開在“Detection?of?Moving?Cast?Shadow?for?Object?Segmentation，”IEEETransactions?on?Multimedia，Vol.1，No.1，March?1999，pp.65-67的論文中。上述方法主要為檢測及去除陰影遮蔽所造成的區域(如步驟S201)，需經三種處理方式。第一種處理方式為檢測靜態背景邊緣(detection?ofstatic?background?edge)(也就是步驟S202)，取出靜態背景邊緣的圖像。第二種處理方式為檢測均勻變化的遮蔽(detection?of?uniform?changes?ofshading)(如步驟S203)，以取出均勻變化的遮蔽區域的圖像。第三種處理方式為半影檢測(penumbra?detection)(如步驟S204)，取出半影區域的圖像。最后利用上述三種圖像檢測因移動投影陰影而改變的區域(如步驟S205)，再進行對象分段。雖然上述方法慮及移動的遮蔽陰影造成分段對象錯誤的判斷，但演算繁雜無法即時分段出對象，不適用于真實環境。

另外，在美國第6,870,945號專利中提出“Video?object?tracking?byestimating?and?subtracting?background”技術。此專利的內容為圖像發生變動時需經一段初始周期，例如實施例提及需連續3張圖像幀的周期，重新更新前景或背景的掩模后，才能正確分段對象。此外當光源亮度變動、閃爍或陰影遮蔽造成圖像亮度不均、亮度漂移等問題，易造成錯誤判斷前景或背景。