[發明專利]一種前景目標提取方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201711130190.9
• 申請日: 2017-11-15
• 公開（公告）號: CN107895377B
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 鄧苗
• 申請（專利權）人: 國光電器股份有限公司;廣州市國光電子科技有限公司
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種前景目標提取方法，其特征在于，包括：

獲取在相同環境下對同一區域進行拍攝獲得的無前景目標圖像和有前景目標圖像；

初始化目標函數，并根據所述無前景目標圖像、所述有前景目標圖像以及所述目標函數構建全變分模型；其中，所述目標函數包括與所述無前景目標圖像大小相同的矩陣，所述全變分模型具體為：

其中，E[f]表示能量泛函的最小值，λ是預設平滑因子，表示濾波后的無前景目標圖像，表示濾波后的有前景目標圖像，w代表目標函數，f表示由濾波后的無前景目標圖像的背景部分和濾波后的有前景目標圖像中的前景部分的合成圖像，滿足·表示點乘運算，β₁、β₂、β₃和β₄代表常量系數，滿足β₁+β₂＝1，β₃+β₄＝1；

迭代更新所述目標函數，對所述全變分模型進行求解，獲得最優目標函數；

按照預設過濾規則對所述最優目標函數進行閾值過濾，并根據過濾結果與所述有前景目標圖像確定所述有前景目標圖像對應的前景目標。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取在相同環境下對同一區域進行拍攝獲得的無前景目標圖像和有前景目標圖像之后，還包括：

采用低通濾波器對所述無前景目標圖像和所述有前景目標圖像進行濾波。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述迭代更新所述目標函數，對所述全變分模型進行求解，獲得最優目標函數具體為：

采用下降流公式和所述合成圖像的表達式交替迭代，求解使所述全變分模型中能量泛函為最小值時對應的目標函數，作為最優目標函數。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照預設過濾規則對所述最優目標函數進行閾值過濾，并根據過濾結果與所述有前景目標圖像確定所述有前景目標圖像對應的前景目標，具體為：

按照預設過濾規則，生成與所述最優目標函數對應的二值矩陣，將所述二值矩陣與所述有前景目標圖像做點乘運算，獲得所述有前景目標圖像對應的前景目標。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：根據前景部分和背景部分的亮度先驗知識，匹配閾值過濾對應的預設過濾規則。

6.根據權利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在所述獲取在相同環境下拍攝的包含同一目標對象的無前景目標圖像和有前景目標圖像之后，還包括：

將所述無前景目標圖像和所述有前景目標圖像配準至像素對齊狀態。

7.一種前景目標提取裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取在相同環境下對同一區域進行拍攝獲得的無前景目標圖像和有前景目標圖像；

模型構建模塊，用于初始化目標函數，并根據所述無前景目標圖像、所述有前景目標圖像以及所述目標函數構建全變分模型；其中，所述目標函數包括與所述無前景目標圖像大小相同的矩陣，所述全變分模型具體為：

其中，E[f]表示能量泛函的最小值，λ是預設平滑因子，表示濾波后的無前景目標圖像，表示濾波后的有前景目標圖像，w代表目標函數，f表示由濾波后的無前景目標圖像的背景部分和濾波后的有前景目標圖像中的前景部分的合成圖像，滿足·表示點乘運算，β₁、β₂、β₃和β₄代表常量系數，滿足β₁+β₂＝1，β₃+β₄＝1；

函數求解模塊，用于迭代更新所述目標函數，對所述全變分模型進行求解，獲得最優目標函數；

前景目標確定模塊，用于按照預設過濾規則對所述最優目標函數進行閾值過濾，并根據過濾結果與所述有前景目標圖像確定所述有前景目標圖像對應的前景目標。