[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

由于運動目標和場景的復雜性與多變性，當前主流的運動目標檢測算法檢測結果中都難以完全避免檢測出的運動目標不出現空洞現象，本發明提供一種運動目標空洞填充算法，針對空洞區域和附近被檢測為前景的區域的性質，提出了基于超像素分割與顯著性檢測相結合的運動目標空洞填充算法，該方法通過給出的相似度函數能夠找到精確的需要填充的區域，將這些區域與VIBE算法檢測結果相加，得到比較理想的結果。實驗結果表明，本發明方法可以將空洞區域很好地填充上。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體為一種運動目標空洞填充算法。

背景技術

運動目標檢測[1]，即通過某種手段去獲得視頻幀序列中的運動目標(不含場景中的背景信息)，在視頻處理、交通監管、社會治安等領域比較常見。通常由于算法本身原因或者噪聲的影響，運動目標內的某些像素點會被錯檢為背景點，導致檢測出的運動目標內部出現了空洞

目前常用的二值圖像空洞填充和噪聲去除的方法是形態學處理[2]，但是形態學處理在填充運動目標內部空洞時，它是“分不清”哪些像素點為噪聲點哪些像素點是真正的運動目標區域。膨脹核設置小了，結果沒什么改善，膨脹核設置大了，通常都會將不同目標合并到了一個目標上,或將誤檢測的噪聲區域也一同合并到了真正的運動目標區域。

發明內容

為了彌補上述缺點，本文提出了基礎超像素分割與顯著性相結合的運動目標空洞填充算法。該方法首先用VIBE[3,4]算法檢測結果以及形態學對其處理的結果在超像素分割圖上標記前景超像素塊和待檢測超像素塊，然后通過顯著性檢測算法給每一個待檢測超像素塊的多有鄰居塊不同的權值，最后在給出的相似度函數是計算每個待檢測超像素塊的屬性，得到填充結果。實驗證明，本文方法能夠得到較好的填充結果。本發明具體如下：

一種運動目標空洞填充算法，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。

進一步說，本發明所述一種運動目標空洞填充算法，具體按如下步驟進行：

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；