[發(fā)明專利]一種視頻摳像處理方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200910087811.9
• 申請(qǐng)日: 2009-06-26
• 公開（公告）號(hào): CN101588459A
• 公開（公告）日: 2009-11-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 苗振江;唐振;萬艷麗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京交通大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N5/272
• 分類號(hào): H04N5/272
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種視頻摳像處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，交互式硬分割及其優(yōu)化：在視頻第一幀圖像上，用戶采用筆畫式交互輔助生成一個(gè)粗略的硬分割結(jié)果，然后對(duì)此硬分割結(jié)果用加權(quán)核密度估計(jì)算法和圖切分算法進(jìn)行優(yōu)化，便于較為準(zhǔn)確的確定前景物體的邊緣；

步驟2，遮罩自動(dòng)生成：在上述優(yōu)化后的硬分割基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計(jì)方法自動(dòng)生成一個(gè)遮罩；

步驟3，基于子圖像的摳像；

步驟4，前景物體跟蹤與分割：當(dāng)?shù)谝粠械奈矬w被準(zhǔn)確摳取出來之后，采用直方圖反投影與加權(quán)核密度估計(jì)準(zhǔn)確找出下一幀中的前景物體，自動(dòng)做出硬分割并對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，然后轉(zhuǎn)到步驟2，循環(huán)操作直到視頻結(jié)束；

所說的交互式硬分割及其優(yōu)化，其步驟為：

步驟101，交互式硬分割：采用筆畫式交互方式，用基于區(qū)塊的圖切分方法提取出粗略的前景目標(biāo)；

步驟102，概率圖求解：概率圖表示了圖像中每一個(gè)像素屬于前景與背景的概率，采用加權(quán)核密度估計(jì)算法求解概率圖；

步驟103，圖切分方法前景分割：構(gòu)造吉布斯能量函數(shù)，采用圖切分方法最小化此能量函數(shù)，從而對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化分割，得到硬分割結(jié)果；

所說的遮罩自動(dòng)生成，其步驟為：

步驟201，提取硬分割邊緣Ψ，確定候選區(qū)域：首先，提取硬分割邊緣Ψ，然后，用半徑r₀的圓形刷子沿著Ψ刷出一個(gè)區(qū)域作為遮罩中未知區(qū)域的候選區(qū)域，r₀的大小由用戶設(shè)定，大小以覆蓋前景物體的模糊邊緣為準(zhǔn)；

步驟202，計(jì)算像素點(diǎn)到Ψ的距離：用距離變換計(jì)算候選區(qū)域中的每個(gè)像素點(diǎn)到Ψ的最近距離r；

步驟203，計(jì)算像素點(diǎn)的梯度：計(jì)算候選區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度Δv；

步驟204，統(tǒng)計(jì)刷子半徑：對(duì)于Ψ上的任一像素點(diǎn)p，在半徑為r₀的圓形刷子區(qū)域內(nèi)統(tǒng)計(jì)最近距離r的均方差var_r，并以Δv作為權(quán)重：

r‾=ΣpΔvprp/ΣpΔvp]]>

varr=ΣpΔvp(rp-r‾)2/ΣpΔvp]]>

以2*var_r為刷子半徑重新確定未知區(qū)域，自動(dòng)生成一個(gè)合適的遮罩；

所說的基于子圖像的摳像，其步驟為：

步驟301，提取子圖像：對(duì)于硬分割邊緣Ψ上的任一像素點(diǎn)p，以該點(diǎn)為中心，生成一個(gè)6*var_r為邊長的正方形，在原圖像和遮罩上將這個(gè)正方形區(qū)域所對(duì)應(yīng)的局部圖像作為一個(gè)新的圖像和新的遮罩，稱之為子圖像和子遮罩；

步驟302，子圖像摳像：對(duì)子圖像采用閉合式摳像法進(jìn)行摳像處理，確定未知區(qū)域的不透明度，對(duì)硬分割邊緣Ψ上的每一個(gè)點(diǎn)均采取步驟301和步驟302；

步驟303，子圖像摳像結(jié)果求平均：由于Ψ上的鄰近點(diǎn)生成的子圖像會(huì)有重疊，對(duì)重疊部分的不透明度α值，采用各個(gè)子圖像重疊區(qū)域α值的平均值；

所說的前景物體跟蹤與分割，其步驟為：

步驟401，顏色空間轉(zhuǎn)換：將原始視頻圖像轉(zhuǎn)換到c1c2c3顏色空間；

步驟402，統(tǒng)計(jì)直方圖并歸一化：對(duì)于前一幀中摳取出來的前景物體，統(tǒng)計(jì)其在c1c2c3空間每個(gè)通道上的直方圖，并分別記為：hist_c₁，hist_c₂和hist_c₃，由于c1c2c3是一個(gè)實(shí)數(shù)空間，所以需要對(duì)每一個(gè)通道進(jìn)行量化，采用下式歸一化直方圖：

hist_c_i(j)＝hist_c_i(j)/max(hist_c_i)，1≤j≤BINs，i＝1，2，3

其中BINs為量化級(jí)數(shù)，max(hist_c_i)為第i通道直方圖的最大值；

步驟403，確定前景預(yù)測區(qū)域：對(duì)前一幀摳像結(jié)果的不透明度圖像以半徑為d的矩形結(jié)構(gòu)進(jìn)行膨脹，d的大小由用戶設(shè)定，以膨脹后的區(qū)域能夠包含下一幀中的前景物體為準(zhǔn)，這個(gè)膨脹后的區(qū)域就作為下一幀中前景目標(biāo)所在區(qū)域的預(yù)測；

步驟404，計(jì)算像素初始概率：首先，對(duì)下一幀圖像預(yù)測區(qū)域內(nèi)的某個(gè)像素，計(jì)算其c1c2c3值，并量化為：

c_i＝(c_i/(π/2))*BINs，i＝1，2，3

然后，計(jì)算此像素屬于前景和背景的初始概率：

pfg=Σi=13(hist_ci(ci))2/3,]]>i＝1，2，3

p_bg＝1-p_fg

步驟405，圖像硬分割：在預(yù)測區(qū)域內(nèi)對(duì)像素進(jìn)行平均抽樣，再一次利用加權(quán)核密度估計(jì)算法求解概率圖并用圖切分算法對(duì)圖像進(jìn)行硬分割，這就完成了摳像的一個(gè)循環(huán)過程。