[发明专利]一种基于运动向量轨迹的快速物体分割和追踪方法

摘要

本发明涉及一种基于运动向量轨迹的物体分割和追踪方法，其步骤包括：解码待测的压缩视频，遍历待测视频的各视频帧以获取宏块的运动向量及残差信息，判别出表示宏块真实运动的运动向量并作为可信运动向量；利用可信运动向量在图像组中的三角形法则构造各视频帧的运动向量流；基于运动向量流，利用最大重叠准则匹配对应的宏块，得到基于宏块的运动轨迹；计算各宏块的运动轨迹间的最长相似距离；利用最长相似距离对宏块的运动轨迹进行聚类；通过宏块在空间的邻域相关性，判定同一类宏块运动轨迹是否属于同一物体；根据属于同一物体的宏块运动轨迹，得到该物体的运动轨迹。本发明能够同时实现物体分割和轨迹追踪，能够保证正确性并大幅提高计算效率。

主权项

1.一种基于运动向量轨迹的物体分割和追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)解码待测的压缩视频，遍历待测视频的各视频帧，获取宏块的运动向量及残差信息，通过残差信息判别出表示宏块真实运动的运动向量并将其作为可信运动向量；2)利用可信运动向量，根据宏块的可信运动向量在图像组中的三角形法则，构造各视频帧的运动向量流；所述运动向量流由逐一指向前一帧的运动向量构成，视频帧Ft的运动向量流定义为：MVFt＝{mvfti,i＝1,…,m}，其中，m是帧内的宏块个数，mvfti是在帧Ft‑1中通过运动预测得到的可信运动向量；构造运动向量流时，原始运动向量通过在参考帧中进行运动预测得到，且在图像组中存在时间关联，利用三角形法则计算得到指向前一帧预测宏块的运动向量流；3)基于运动向量流，利用最大重叠准则匹配对应的宏块，得到基于宏块的运动轨迹；4)计算各宏块的运动轨迹间的最长相似距离；5)利用最长相似距离对宏块的运动轨迹进行聚类；6)通过宏块在空间的邻域相关性，判定同一类宏块运动轨迹是否属于同一物体；7)根据属于同一物体的宏块运动轨迹，得到该物体的运动轨迹。