[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

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，包括：對已知連續三幀物體運動圖像進行特征檢測，給定一個閾值T，采用閾值判定法進行二值化處理，后將物體運動圖像進行捕捉，將通過已知連續三幀物體運動圖像每一個像素點進行幀間灰度差減算法，將所有的像素點進行分類，得到前景目標圖像像素點集后，再清除所有的前景目標圖像像素點集，余下的即為背景圖像像素點集，最后對背景圖像像素點集進行重構和融合，即可得到合成圖像；本發明解決了現有的圖片合成方法通常使用軟件進行圖片合成，精度不高，同時無法使人們深入理解圖片合成的步驟和方法的問題。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法。

背景技術

圖像合成主要利用圖像中不同對象間亮度、輪廓、質感等相關語義信息，通過不同對象組合后簡單的交互驗證來獲取符合人類感知的有意義圖像，現有的圖片合成方法往往通過軟件進行圖片合成，人們只需提供圖片就直接完成了圖片合成，但通常精度不高，需要進行大量的修圖和驗證，并且在此過程中，人們無法學習圖片合成的算法及步驟，無法深入理解圖片合成的步驟和方法。

發明內容

本發明的目的是：旨在提供一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，以解決現有的圖片合成方法通常使用軟件進行圖片合成，精度不高，同時無法使人們深入理解圖片合成的步驟和方法的問題。

為實現上述技術目的，本發明采用的技術方案如下：

一種基于MATLAB系統的物體運動圖像捕捉合成方法，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}；