[发明专利]一种基于MATLAB系统的物体运动图像捕捉合成方法

说明书

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于MATLAB系统的物体运动图像捕捉合成方法，包括：对已知连续三帧物体运动图像进行特征检测，给定一个阈值T，采用阈值判定法进行二值化处理，后将物体运动图像进行捕捉，将通过已知连续三帧物体运动图像每一个像素点进行帧间灰度差减算法，将所有的像素点进行分类，得到前景目标图像像素点集后，再清除所有的前景目标图像像素点集，余下的即为背景图像像素点集，最后对背景图像像素点集进行重构和融合，即可得到合成图像；本发明解决了现有的图片合成方法通常使用软件进行图片合成，精度不高，同时无法使人们深入理解图片合成的步骤和方法的问题。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于MATLAB系统的物体运动图像捕捉合成方法。

背景技术

图像合成主要利用图像中不同对象间亮度、轮廓、质感等相关语义信息，通过不同对象组合后简单的交互验证来获取符合人类感知的有意义图像，现有的图片合成方法往往通过软件进行图片合成，人们只需提供图片就直接完成了图片合成，但通常精度不高，需要进行大量的修图和验证，并且在此过程中，人们无法学习图片合成的算法及步骤，无法深入理解图片合成的步骤和方法。

发明内容

本发明的目的是：旨在提供一种基于MATLAB系统的物体运动图像捕捉合成方法，以解决现有的图片合成方法通常使用软件进行图片合成，精度不高，同时无法使人们深入理解图片合成的步骤和方法的问题。

为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于MATLAB系统的物体运动图像捕捉合成方法，所述捕捉合成方法包括以下步骤：

步骤1：对已知连续三帧物体运动图像进行特征检测，其中，向MATLAB系统中导入物体运动图像，通rgb2gray工具进行物体运动图像灰度化处理，将物体运动图像按照灰度值加权平均法转换为黑白图像，并采用求梯度的方法确定边缘点；

步骤2：将步骤1中灰度化处理后的物体运动图像的像素点灰度值给定一个阈值T，采用阈值判定法进行二值化处理：

其中，当物体运动图像的像素点灰度值小于阈值T时，像素点设置为黑色；当物体运动图像的灰度值大于阈值T时，像素点设置为白色；

步骤3：将步骤2中二值化处理后的物体运动图像进行捕捉；

步骤4：将通过步骤1至步骤3处理后的已知连续三帧物体运动图像，分别标记为第t-1帧、第t帧和第t+1帧，其中，将连续两帧物体运动图像第t-1帧和第t帧为第一组，第t帧和第t+1帧为第二组，将第一组中两张物体运动图像对应的每一个像素点进行帧间灰度差减算法，并将第一组中两张物体运动图像的帧间灰度差减算法绝对值保存在数组{D1}中，将第二组中两张物体运动图像对应的每一个像素点进行帧间灰度差减算法，并将第二组中两张物体运动图像的帧间灰度差减算法绝对值保存在数组{D2}中；

步骤5：设定像素点集{Bi，j}和{Oi，j}分别为第t帧的背景图像像素点集和前景目标图像像素点集，将数组{D1}和数组{D2}中的各值分别与阈值T进行比较：

当对于某一点(i，j)在数组{D1}和数组{D2}中的相应的帧间灰度差减算法绝对值均大于阈值T，则该点在当前连续的第t-1帧、第t帧和第t+1帧图像中是运动的，属于前景目标图像像素点集{Oi，j}；

步骤6：采用步骤5的方法将第t帧中所有的像素点进行分类，得到第t帧中所有前景目标图像像素点集{Oi，j}，再清除所有的前景目标图像像素点集{Oi，j}，余下的即为第t帧中的背景图像像素点集{Bi，j}；