[发明专利]基于光流法和超像素分割的运动目标提取方法

摘要

本发明公开一种基于超像素分割和光流法的运动目标提取方法，主要解决现有运动目标提取方法的噪声多、高频信息丢失、边界不准确等问题。其实现步骤为(1)输入一幅图像，将其预分割成超像素集合S，得到标记图I2；(2)取视频序列中的相邻两帧图像应用Horn—Schunck光流法来确定出运动目标的粗略位置；(3)由光流法得到水平方向速度u和垂直方向速度v，,其中V为光流法的速度幅度；(4)对光流结果V进行中值滤波，高斯滤波，二值化操作及形态学开闭运算来得到V4；(5)运用超像素分割的结果对光流结果进一步校正，提取得到精确的运动目标。将属于运动区域的超像素精确的提取出来。经仿真实验表明，与现有技术比较，本发明具有操作简单，噪声小，边缘清晰等优点，可用于视频序列中运动目标的提取。

主权项

一种运动目标提取方法，包括如下步骤：步骤1，取视频序列中的一帧视频图像O，将其预分割成超像素集合S；具体包括：(1)取视频序列一帧视频图像O，将该视频图像进行图像预分割，得到每一个像素点的标记；并将分割结果记为矩阵I2；(2)将具有相同标记的像素集合称为一个超像素，得到n个超像素，分别标识为si，i＝1,2,...,n，其中，si为预分割视频图像O所得的第i个超像素的标记，获得预分割图像的超像素集n表示S所含超像素的个数；步骤2，取视频序列中与图像O相邻且在图像O之后的一帧图像O1，根据这两帧视频图像得到O中每个位置像素的水平运动速度矩阵u和垂直运动速度矩阵v；步骤3，根据水平运动速度矩阵u和垂直运动速度矩阵v得到每一个像素点的速度幅度矩阵步骤4，使用中值滤波器对矩阵V进行中值滤波，得到矩阵V1；步骤5，使用高斯滤波器对V1进行高斯滤波，得到矩阵V2；步骤6，对矩阵V2进行二值化，得到矩阵元素的值为0或1的二值化矩阵V3；步骤7，对V3进行形态学开运算去除杂点，闭运算进行填充空洞，得到一个含杂点较少的二值化矩阵V4；步骤8，使矩阵V4中矩阵元素的值为1的矩阵元素等于矩阵I2中对应位置的标记值，矩阵V4中其他矩阵元素仍为0，得到新的矩阵A，统计矩阵A中的不同标记值，并对所述不同标记值进行由小到大的排序，放入一个含有和A中的不同元素个数相同的一维矩阵B；如果A中含有B(k)的数量LA(k)和I2中含有B(k)的数量LI(k)之比小于等于设定值p，则将矩阵A中等于B(k)的矩阵元素的值标记为0，B(k)表示B中第k个元素；步骤9，将视频图像O中对应于矩阵A中矩阵元素等于0的位置标记为0，其他位置像素值不变，此时像素值为0的区域即为背景区域，像素值不等于0的区域即为运动目标所在的区域，从而提取出运动目标。