[发明专利]一种基于决策层融合的视频复杂场景区域分割方法和装置

权利要求书

1.一种基于决策层融合的视频复杂场景区域分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，获取视频当前时刻帧中每一个像素点对应的色调特征值，并根据所述色调特征值对所述当前时刻帧进行关于色调的第一场景区域分割处理；

步骤S2，通过并行计算模式，同步地获取所述当前时刻帧中每一个像素点对应的复合纹理特征值，并根据所述复合纹理特征值对所述当前时刻帧进行关于纹理的第二场景区域分割处理；

步骤S3，通过并行计算模式，同步地获取所述当前时刻帧中每一个像素点对应的近期动态特征值，并根据所述近期动态特征值对所述当前时刻帧进行关于动态性的第三场景区域分割处理；

步骤S4，对所述第一场景区域分割处理、所述第二场景区域分割处理和所述第三场景区域分割处理各自的分割结果进行决策层融合处理，以生成关于所述当前时刻帧的综合场景区域分割结果；

在所述步骤S1中，获取视频当前时刻帧中每一个像素点对应的色调特征值具体包括，

步骤S101，对所述当前时刻帧进行从RGB颜色空间到HSI颜色空间的转换处理，其中，色调H的取值范围为[0°，360°]，饱和度S和强度I的取值范围均为[0，1]；

步骤S102，将所述色调H对应的域值划分为如下6个子集：H₁＝[30°，90°)、H₂＝[90°，150°)、H₃＝[150°，210°)、H₄＝[210°，270°)、H₅＝[270°，330°)和H₆＝[330°，360°]∪[0°，30°)，以将所述当前时刻帧对应的像素点进行关于所述6个子集的分类处理；

步骤S103，根据所述分类处理的结果，将所述当前时刻帧的每一个像素点H(i，j)进行归一化与量化处理，以获得每一个像素点对应的色调特征H(i,j)|_t，其中，所述色调特征值H(i,j)|_t的计算结果如下式(1)

在所述式(1)中，H(i,j)|_t表示所述当前时刻帧t在坐标(i，j)处的像素点的色调特征值；

在所述步骤S1中，根据所述色调特征值对所述当前时刻帧进行关于色调的第一场景区域分割处理还具体包括，

步骤S104，对所述当前时刻帧t中所有像素点的色调特征值进行聚类分析处理，以确定每一个像素点所属的聚类；

步骤S105，将属于同一聚类的像素点划入同一区域，以实现对所述当前时刻帧的关于色调的第一场景区域分割处理；

在所述步骤S2中，获取所述当前时刻帧中每一个像素点对应的复合纹理特征值具体包括，

步骤S201，于HSI颜色空间的I通道，通过原始LBP算子，获取在所述I通道上当前时刻帧t在坐标(i，j)处的像素点的LBP纹理值W₁(i,j)|_t；

步骤S202，通过圆形LBP算子，获取在所述I通道上当前时刻帧t在坐标(i，j)处的像素点的LBP纹理值W₂(i,j)|_t；

步骤S203，根据下面式(2)，获取当前时刻帧t在坐标(i，j)处的像素点的复合纹理特征值W(i,j)|_t

步骤S204，对所述复合纹理特征值W(i,j)|_t进行归一化处理，以使其的值域为[0，1]；

在所述步骤S2中，根据所述复合纹理特征值对所述当前时刻帧进行关于纹理的第二场景区域分割处理还包括，

步骤S205，对所述当前时刻帧t中所有像素点的复合纹理特征值进行聚类分析处理，以确定每一个像素点所属的聚类；

步骤S206，将属于同一聚类的像素点划入同一区域，以实现对所述当前时刻帧的关于纹理的第二场景区域分割处理；

在所述步骤S3中，获取所述当前时刻帧中每一个像素点对应的近期动态特征值具体包括，

步骤S301，于HSI颜色空间的I通道，构建关于当前时刻帧中每一个像素点的混合高斯背景模型GMM；

步骤S302，在所述I通道上，统计每一个像素点对应的显著性强度值变化的次数，其中，所述显著性强度值变化是指像素点的强度值变化幅度超出其对应的混合高斯背景模型GMM所限定的强度值正常变化范围；

步骤S303，在所述I通道上，根据下面式(3)，获取每一个像素点的近期动态特征值

在上述式(3)中，为在I通道上从当前时刻帧k到另一当前时刻帧t之间的时间中处于坐标(i，j)处的像素点对应的显著性强度变化的次数，D(i,j)|_t为在I通道上从当前时刻帧k到另一当前时刻帧t之间的时间中处于坐标(i，j)处的像素点对应的显著性强度变化的频率，D(i,j)|_t为在I通道上处于坐标(i，j)处的像素点对应的近期动态特征值，并且满足100≤t-k≤20000；

在所述步骤S3中，根据所述近期动态特征值对所述当前时刻帧进行关于动态性的第三场景区域分割处理还具体包括，

步骤S304，对当前时刻帧t中所有像素点的近期动态特征值进行聚类分析处理，以确定每一个像素点所属的聚类；

步骤S305，将属于同一聚类的像素点划入同一区域，以实现对所述当前时刻帧的关于动态性的第三场景区域分割处理。