[发明专利]一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法

权利要求书

1.一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1构建视频序列时域交叠的多组近邻帧窗口，求解近邻帧窗口的几何运动模型；

S2结合运动模型，计算视频序列长时运动轨迹的平均投影误差；

S3将投影误差升序得到排序后的误差曲线，求解曲线拐点得到长时运动轨迹的前/背景标记信息；

S4结合长时运动轨迹的前/背景标记信息，构建数据项和权重项；

S5结合光流和颜色信息，构建时域平滑项和空域平滑项；其具体方法如下：

S51利用光流信息，计算视频序列每个超像素的时域平滑项惩罚函数其中ζ(i)为超像素r_i的时域近邻超像素集合，r′_i为超像素r_i经过帧间光流补偿在下一帧图像的映射区域，A′_i和A_k分别为超像素r_i'和r_k的面积，A′_ik为区域r_i'和超像素r_k的重合区域面积；

S52利用颜色信息，计算视频序列每个超像素的空域平滑项惩罚函数其中ψ(i)为超像素r_i的空域近邻超像素集合，c_i和c_j为超像素r_i和r_j的质心坐标，b_ij∈[0,1]代表空域近邻超像素r_i和r_j颜色信息的相似性度量；

S6结合数据项、权重项、时域平滑项和空域平滑项，构建马尔可夫随机场模型的能量函数，求解能量函数得到前景目标提取结果。

2.如权利要求1所述的一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：

S11提取视频序列的长时运动轨迹Λ＝{Λ_i,i＝1,...,n},其中n为长时运动轨迹的数目，t_i和T_i为运动轨迹Λ_i的初始帧和结束帧序号，为运动轨迹Λ_i在第l(t_i≤l≤T_i)帧图像上的齐次坐标；

S12构建视频序列时域交叠的多个近邻帧窗口，其中近邻帧为间隔为t的任意两帧图像；

S13采用模型估计算法求解每个近邻帧窗口的几何单应模型。

3.如权利要求2所述的一种同时适应于静止相机和运动相机的前景目标提取方法，其特征在于，所述步骤S12中参数t＝6，步骤S13的模型估计算法为采用RANSAC算法。