[發明專利]一種運動目標空洞填充算法

有效

• 申請號: 201810498271.2
• 申請日: 2018-05-22
• 公開（公告）號: CN110210277B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 方賢勇;曹明軍;孫恒飛;傅張軍;孫皆安;李薛劍;王華彬;汪粼波;張檬檬;魏兆延
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06T5/00;G06T7/194
• 代理公司: 合肥市科融知識產權代理事務所(普通合伙) 34126
• 代理人: 陳思聰

1.一種運動目標空洞填充算法，其特征在于，包括如下3個模塊：

模塊一：前景超像素塊與待檢測超像素塊確定；

模塊二：顯著性檢測給待檢測超像素塊的所有鄰居超像素塊賦權值；

模塊三：相似度函數計算每個待檢測超像素塊的屬性，保留符合條件的塊，得到需要填充的具體區域；并按如下步驟進行：

步驟1：由視頻輸入當前第N幀圖像，并判斷當前幀是否為視頻的最后一幀；

若是，操作結束；

若不是，進入步驟2；

步驟2：經VIBE算法獲得當前幀檢測結果并獲取運動目標所在區域；

步驟3：對步驟2的結果進行拷貝；

步驟4：對步驟2的結果對應的輸入幀中相同區域用超像素分割算法處理；

步驟5：對步驟2的結果進行形態學處理以及圖像相減運算；

步驟6：結合步驟3與步驟4的結果得到確定的前景超像素塊集合；

步驟7：結合步驟5與步驟4的結果得到待檢測超像素塊集合；

步驟8：遍歷步驟7得到的待檢測超像素塊集合，用顯著性檢測算法給當前待檢測塊的鄰居塊賦權值，并給定相似度函數計算該待檢測塊的相似度函數值；

步驟9：判斷當前待檢測塊的屬性是與確定的前景超像素塊相似還是確定的背景超像素塊相似；

若與確定的前景超像素塊屬性一樣，進入步驟10；

否則，進入步驟11；

步驟10：將符合條件的超像素塊添加到結果集中；

步驟11：判斷待檢測超像素塊集合是否遍歷完畢；

若是，進入步驟12；

若不是，進入步驟8；

步驟12：將步驟6與步驟10的結果疊加得到空洞填充結果，結束操作或返回步驟1進行下一輪算法處理；

上述步驟中，步驟1至7屬于模塊一；步驟8屬于模塊二；步驟9至12屬于模塊三。

2.根據權利要求1所述一種運動目標空洞填充算法，其特征在于，步驟2的具體步驟為：將視頻中輸入的第N幀圖像通過VIBE算法將該圖像上的全部像素點分為兩類：前景像素點和背景像素點，其得到的結果為一個二值圖；其中VIBE算法的檢測過程主要三個參數：樣本集數目N，閾值#min和距離相近判定的閾值R分別設置為N＝20，#min＝2，R＝20；

從上述二值圖中獲取面積最大的連通區域，其外接矩形區域就是運動目標所在區域，記該區域為MovingObjectOriginal。

3.根據權利要求1所述一種運動目標空洞填充算法，其特征在于，步驟4的具體步驟為：對步驟2的結果通過其外接矩形位置信息(x，y，w，h)在當前輸入RGB視頻幀中找到對應區域，x，y為外接矩形的左上角定點坐標，w為矩形的寬度，h為矩形的高度；獲得對應的RGB區域后，用超像素分割算法對該區域進行超像素劃分；得到一個超像素塊集合SP＝{sp₁，sp₂，sp₃...sp_n}，sp_i為第i個超像素塊，i＝1，2，3...n，

n為超像素分割的總塊數。

4.根據權利要求1所述一種運動目標空洞填充算法，其特征在于，步驟5的具體步驟為：對步驟2中獲取的MovingObjectOriginal，通過形態學膨脹dilate函數處理后得到結果記為MovingObjectDilated，膨脹核設置為2；將膨脹后的結果圖MovingObjectDilated與步驟3復制的MovingObjectOriginal圖做圖像減法運算，得到結果記為MovingObjectHandled；

FG＝{fg₁，fg₂，fg₃...fg_k}fg_ii＝1，2，3...k kBG＝{bg₁，bg₂，bg₃...bg_l}bg_ii＝1，2，3...l lSP＝FG∪BGn＝k+l。