[發明專利]一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法

在審

• 申請號: 202010429896.0
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111583357A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 錢雅楠;陳吉;周欣;茍毅;高銘;羅佳;沈昌洋
• 申請（專利權）人: 重慶工程學院
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T7/246;G06T7/136;G06T7/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，其特征在于：所述捕捉合成方法包括以下步驟：

步驟1：對已知連續三幀物體運動圖像進行特征檢測，其中，向MATLAB系統中導入物體運動圖像，通rgb2gray工具進行物體運動圖像灰度化處理，將物體運動圖像按照灰度值加權平均法轉換為黑白圖像，并采用求梯度的方法確定邊緣點；

步驟2：將步驟1中灰度化處理后的物體運動圖像的像素點灰度值給定一個閾值T，采用閾值判定法進行二值化處理：

其中，當物體運動圖像的像素點灰度值小于閾值T時，像素點設置為黑色；當物體運動圖像的灰度值大于閾值T時，像素點設置為白色；

步驟3：將步驟2中二值化處理后的物體運動圖像進行捕捉；

步驟4：將通過步驟1至步驟3處理后的已知連續三幀物體運動圖像，分別標記為第t-1幀、第t幀和第t+1幀，其中，將連續兩幀物體運動圖像第t-1幀和第t幀為第一組，第t幀和第t+1幀為第二組，將第一組中兩張物體運動圖像對應的每一個像素點進行幀間灰度差減算法，并將第一組中兩張物體運動圖像的幀間灰度差減算法絕對值保存在數組{D1}中，將第二組中兩張物體運動圖像對應的每一個像素點進行幀間灰度差減算法，并將第二組中兩張物體運動圖像的幀間灰度差減算法絕對值保存在數組{D2}中；

步驟5：設定像素點集{Bi，j}和{Oi，j}分別為第t幀的背景圖像像素點集和前景目標圖像像素點集，將數組{D1}和數組{D2}中的各值分別與閾值T進行比較：

當對于某一點(i，j)在數組{D1}和數組{D2}中的相應的幀間灰度差減算法絕對值均大于閾值T，則該點在當前連續的第t-1幀、第t幀和第t+1幀圖像中是運動的，屬于前景目標圖像像素點集{Oi，j}；

步驟6：采用步驟5的方法將第t幀中所有的像素點進行分類，得到第t幀中所有前景目標圖像像素點集{Oi，j}，再清除所有的前景目標圖像像素點集{Oi，j}，余下的即為第t幀中的背景圖像像素點集{Bi，j}；

步驟7：利用采集的第t-1幀和第t+1幀物體運動圖像重復上述的操作，即可得到第t-1幀物體運動圖像的背景圖像像素點集{Bi-1，j-1}，第t+1幀物體運動圖像的背景圖像像素點集{Bi+1，j+1}，并將得到的背景圖像像素點集{Bi-1，j-1}和{Bi+1，j+1}與前面得到的背景圖像像素點集{Bi，j}；

步驟8：對背景圖像像素點集{Bi-1，j-1}、{Bi，j}和{Bi+1，j+1}通過MATLAB系統中reshape函數工具進行重構和融合，即可得到合成圖像。

2.根據權利要求1所述的一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，其特征在于：所述步驟1中灰度值加權平均法按照以下權重分配：

0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B，所述步驟1中采用的梯度算子采用sobel算子。

3.根據權利要求1-2任意一項所述的一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，其特征在于：所述步驟2中閾值判定法所給定的閾值通過手動閾值選取法進行選定，其閾值T等于sobel算子運算出的閾值乘以0.5作為二值化的閾值。

4.根據權利要求1所述的一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，其特征在于：所述步驟2還包括有物體運動圖片進行降噪處理和前景膨脹處理，其中，使用卡爾曼濾波器對物體運動圖片進行降噪，其算法為X(k|k-1)＝A*X(k-1|k-1)+B*U(k)，前景膨脹處理能夠使物體運動顯得更加平整和明顯。

5.根據權利要求1所述的一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，其特征在于：所述步驟3中物體運動圖像捕捉包括以下子步驟：

步驟3.1：在經過步驟2處理后的物體運動圖像的基礎上，細化邊緣，去除離散點，其中，首先抑制連接圖像邊緣的亮結構；

步驟3.2：在步驟3.1的基礎上，采用開運算去除比結構元素小的亮色細節，消弱狹窄部分，去掉細的突出；

步驟3.3：在步驟3.2的基礎上，采用閉運算去除比結構元素更小的暗色細節，連接狹窄部分，填充輪廓的縫隙，以此確定最大的連通區域；

步驟3.4：在步驟3.3的基礎上，填充最大連通區域，采取邊緣分割技術，調用MATLAB系統中bwperim函數工具分割物體運動圖像，找到運動的物體，提取物體運動邊緣；

步驟3.5：在步驟3.4的基礎上，根據邊緣提取分割出的物體的坐標計算物體的中心點，并將物體中心點存儲在物體運動軌跡的數組中，根據數組中存儲的物體中心點即可繪制出物體的運動軌跡曲線。