[发明专利]图像处理系统和图像处理方法

说明书

提供一种图像处理系统和图像处理方法。一种用于从3D场景的深度图提取前景运动对象的图像处理系统包括：场景深度图采集器，用于获取预定时间长度的连续的3D场景的深度图；运动对象分割器，用于从获取的深度图分割出运动对象；运动对象跟踪器，用于标识并跟踪分割出的运动对象。

技术领域

本申请涉及一种图像处理系统和图像处理方法，尤其涉及一种通过基于连续的3D图像深度图构建背景模型以选取初始种子点进行区域生长，分割出运动对象，并且对分割出的运动对象进行跟踪和标识，从而提取前景运动对象的图像处理技术。

背景技术

当前，在许多诸如3D游戏的3D应用中，经常需要从运动图像识别各种运动对象的轮廓，并且对各识别的运动对象进行跟踪，以对不同的运动对象执行各种操纵。

现有的对象分割/识别技术分为两种：基于色彩信息的对象识别以及基于深度信息的对象识别。基于色彩信息的对象识别从实施方面较为容易、廉价，但是对图像中的噪声较为敏感，并且需要的计算量巨大；而现有的基于深度信息的对象识别技术结合色彩信息和深度信息执行对象（例如人体对象）识别和分割，但是实现起来计算量同样很大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于从3D场景的深度图提取前景运动对象的图像处理系统和图像处理方法，仅基于3D场景的深度信息从3D场景分割并提取前景运动对象（尤其是人体对象），从而即使在噪声环境中仍取得较为准确、稳定的处理效果。

根据本发明的一方面，提供一种用于从3D场景的深度图提取前景运动对象的图像处理系统，所述图像处理系统包括：场景深度图采集器，用于获取预定时间长度的连续的3D场景的深度图；运动对象分割器，用于从获取的深度图分割出运动对象；运动对象跟踪器，用于标识并跟踪分割出的运动对象。

优选地，运动对象分割器在从获取的深度图分割出运动对象时，使用获取的深度图构建背景模型，并且确定用于前景对象的初始种子点；自初始种子点执行区域生长，以取得前景对象区域；对取得的属于同一运动对象的前景对象区域执行融合，以取得运动对象的初始区域；对彼此临近的处于复杂姿态的运动对象的初始区域执行精分割，以取得运动对象的完整区域。

优选地，运动对象分割器在使用获取的深度图构建背景模型，并且确定用于前景对象的初始种子点时，使用获取的深度图构建记录背景形状的背景模型，并且识别所述初始种子点；基于获取的深度图和构建的背景模型构建用于标记坏背景像素的坏像素模型，以识别更多的初始种子点；基于获取的深度图构建地面模型，并且从所述深度图去除3D场景的地面。

优选地，运动对象分割器在使用获取的深度图构建记录背景形状的背景模型，并且识别所述初始种子点时，自连续的深度图提取每个像素p的最大深度值D_BG(p)，以提取背景，其中，D_BG(p)＝MAX(depth(p),D_BG(p))；记录每个像素p的背景深度历史，取得每个像素p的深度值范围[MIN_D_BG(p)，MAX_D_BG(p)]，其中，MAX_D_BG(p)和MIN_D_BG(p)分别是像素p的最大深度值和最小深度值；对每个像素p执行以下处理：如果像素p的最大深度值和最小深度值的差小于预设的第一阈值，并且像素p的某个深度值depth(p)与背景模型的距离Diff(p)大于预设的第二阈值，则将所述像素p选为初始种子点，其中，Diff(p)＝Diff(p)＝|[depth(p)-MIN_D_BG(p)]|。

优选地，运动对象分割器在基于获取的深度图和构建的背景模型构建用于标记坏背景像素的坏像素模型，以识别更多的初始种子点时，对于每个像素，执行以下处理：如果在包含所述像素的预定数量的连续帧中，所述像素不具有有效的深度值，则所述像素被标记为坏背景像素；如果先前被标记为坏背景像素的像素在连续帧中的任一帧中被有效的运动像素覆盖，则将所述像素恢复为前景像素点并选择为初始种子点。