[發明專利]一種移動背景下的運動物體檢測與分割方法

在審

• 申請號: 201710671810.3
• 申請日: 2017-08-08
• 公開（公告）號: CN107437257A
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發明（設計）人: 鐘明遠;陳超
• 申請（專利權）人: 重慶信絡威科技有限公司
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京律恒立業知識產權代理事務所(特殊普通合伙)11416
• 代理人: 顧珊,龐立巖

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種移動背景下的運動物體檢測與分割方法。

背景技術

視屏圖像中運動物體的運動分析是計算機視覺領域中的一個重要分支，它的應用領域包括治安監控、機器視覺、自動導航、國防兵器、數字媒體、視頻編碼、電視、虛擬現實和智能交通等，這些都是國內外重點發展和研究的領域。運動分析包括運動物體的檢測、分割、跟蹤、估計和識別。其中，運動物體的正確檢測和分割運動分析的前提條件，一個良好的分割結構是進行目標理解的保證。

在現有技術中，需要在移動的攝像機平臺上進行運動物體的運動分析，在由移動攝像機平臺得到圖像序列中，背景和運動目標均處于運動狀態，因此視屏中的運動目標是多方面運動信息的綜合，同時攝像機平臺在移動過程中產生自然抖動也會給視屏中的背景運動和目標運動產生干擾，這使得在移動背景下對運動物體進行檢測和分割變得更加困難。

因此，為了解決上述問題，客服干擾因素，需要能夠有效提高運動檢測和分割過程的魯棒性、準確性以及及時性的一種移動背景下的運動物體檢測與分割方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種移動背景下的運動物體檢測與分割方法，適于在計算設備中執行，所述方法包括如下步驟：

a)獲取移動攝像機獲取的每一幀圖像；

b)對獲取的每一幀圖像建立局部區域，并將每一幀圖像分成M×N個等大的方塊進行ORB特征點提取；

c)將連續的兩幀圖像中的后一幀圖像局部區域中的特征點，在前一幀圖像對應的局部區域中尋找最佳匹配的特征點；

d)將步驟c)中所述的特征點與其對應的最佳匹配的特征點構成匹配對，通過所述匹配對計算所述特征點由前一幀圖像到后一幀圖像的運動矢量；

e)所有所述運動矢量構成的點集進行Meanshift聚類，將擁有最多成員點的類作為移動背景的運動矢量點集進行移除，保留運動物體的運動矢量點集；

f)對所述運動物體的運動矢量點集進行DBSCAN聚類，得到不同運動物體的特征點集；

g)將步驟f)中每一個所述運動物體的特征點集進行Grabcut分割，實現每個運動物體的圖像分割。

優選地，每一幀圖像中所有特征點構成特征點集合。

優選地，所述特征點集合通過下式表達：其中為第i幀圖像中的第j個特征點，并且(x₀,y₀)為的坐標。

優選地，所述步驟c)中尋找最佳匹配的特征點過程通過如下方式實現：

其中為最佳匹配的特征點，表示第i幀圖像中特征點所在的局部區域對應的第i-1幀圖像的特征點集，S^(i-1)為第i-1幀圖像的所有特征點構成的特征點集合，表示第i幀圖像中特征點所在的局部區域，表示屬于所述特征點集的最小特征點；

d_Hamming{}表示漢明距離，D^(i-1)(x,y)為第i-1幀圖像中特征點(x,y)對應的描述子，為第i幀圖像中特征點對應的描述子。

優選地，所述局部區域滿足如下關系：

其中r為局域區域半徑。

優選地，當后一幀圖像局部區域中的特征點對應的描述子與前一幀圖像中的最佳匹配特征點對應的描述子的漢明距離大于預設閾值時，則將后一幀圖像局部區域中的該特征點拋棄。

優選地，所述前一幀圖像到后一幀圖像的運動矢量通過如下方法計算:

其中，為第i幀圖像中的特征點，為最佳匹配特征點，為第i-1幀圖像到第i幀圖像的運動矢量。

優選地，所述運動矢量構成的點集進行Meanshift聚類通過高斯核函數進行計算：

其中，σ為函數的寬度參數。

優選地，所述步驟e)中還包括將孤立點和/或稀少點作為噪聲的運動矢量點進行移除。

優選地，所述步驟f)中還包括將未進行聚類的矢量點作為噪聲的運動矢量點進行移除。

本發明提供的一種移動背景下的運動物體檢測與分割方法，通過后一幀圖像局部區域中的特征點在前一幀圖像局部區域中尋找最佳匹配點，并通過后一幀圖像局部區域內的特征點在前一幀圖像中尋找最佳匹配點構成的匹配對計算前一幀圖像到后一幀圖像的運動矢量，對運動矢量構成的點集進行聚類移除，有效去除了運動物體的移動背景以及攝像機平臺自然抖動對視屏造成的干擾。

同時本發明一種移動背景下的運動物體檢測與分割方法有效提高了運動檢測和分割過程的魯棒性、準確性以及及時性。