基于单目平台的实时前景提取方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107346547A(43)申请公布日2017.11.14(21)申请号201710537358.1G06T7/136(2017.01)(22)申请日2017.07.04(71)申请人易视腾科技股份有限公司地址214135江苏省无锡市菱湖大道111号无锡软件园三期-鲸鱼座D-4层、5层、6层(72)发明人黄飞侯立民谢建田泽康邓卉危明(74)专利代理机构北京联创佳为专利事务所(普通合伙)11362代理人郭防(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T7/194(2017.01)G06T7/181(2017.01)权利要求书2页说明书11页附图7页(54)发明名称基于单目平台的实时前景提取方法及装置(57)摘要本发明涉及一种基于单目平台的实时前景提取平台方法，包括以下步骤：获取单目视频帧序列图像；图像缩小，通过缩小图像减小大部分计算量；利用序列帧统计方法提取目标前景；利用均值滤波或者中值滤波等方式去掉孤立噪声；用形态学的方法将断裂的部位连接起来，得到每个目标blob；对每个blob提取边缘轮廓，去掉空洞；根据blob特性去除虚假目标；利用特定的滤波器修补残损边缘；采用分块更新策略进行背景更新；对目标前景的矢量边缘进行放大，得到原始分辨率前景矢量边缘；消除因放大造成的锯齿现象；将矢量边缘内部填充为前景色，其余为背景色，输出原始分辨率大小的前景图像。还提供了一种基于单目平台的实时前景提取装置。CN107346547ACN107346547A权利要求书1/2页1.一种基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S110获取单目视频帧序列图像；S120对所述视频帧序列图像进行缩小处理，获取缩小尺寸序列图像；S130根据所述缩小尺寸序列图像，提取目标前景图像；S140对所述目标前景图像进行矢量边缘放大处理，获取原始分辨率的前景矢量边缘；S150对所述原始分辨率的前景矢量边缘进行去锯齿处理；S160将前景矢量边缘内部填充为前景色，将前景矢量边缘外部填充为背景色，输出原始分辨率大小的前景图像。2.根据权利要求1所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述单目平台为ARM平台。3.根据权利要求1或2所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S130依次包括如下步骤：S131、根据所述缩小尺寸序列图像，利用序列帧统计方法提取目标前景；S132、利用滤波方法去掉所述目标前景中的孤立噪声；S133、利用形态学的方法将所述目标前景中断裂的部位连接起来，获取每个目标blob；S134、对每个blob提取边缘轮廓，去掉所述目标前景中的空洞；S135、根据blob特性去除所述目标前景中虚假目标；S136、利用滤波器修补残损边缘；S137、采用分块更新的策略进行背景更新，获取目标前景图像。4.根据权利要求3所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S137包括：S1371、对于背景区域，采用第一学习率进行学习；对于疑似前景的区域，采用第二学习率进行学习；对于前景区域，不进行学习。5.根据权利要求4所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S137中在步骤S1371之前还包括：S1370、判断所述目标前景占所述缩小尺寸序列图像的比例大于阈值时，则不进行背景更新。6.根据权利要求3所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S136包括：获取起始点，逐渐增加边缘点获取段矢量边缘；判断所述段矢量边缘的外接矩形的长宽比大于阈值，且所述外接矩形内属于目标前景的像素点数量小于阈值，且所述段矢量边缘头尾点距离小于阈值时，判断所述段边缘为残损边缘；将所述残损边缘的头尾点连接，删除所述残损边缘中除头尾点以外的所有点。7.根据权利要求3所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S135包括：S1351、分析获取blob的形状、宽高比、占空比和运动信息；S1352判断宽高比或占空比在第一阈值和第二阈值之间波动，且所述形状满足预设条件时判断为可能目标，否则为虚假目标；S1353、通过统计blob的运动信息，判断blob长时间静止，则所述blob为虚拟目标。8.根据权利要求1所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S150包括：利用卷积核对矢量边缘进行卷积去掉锯齿，所述卷积核对应的卷积公式为2CN107346547A权利要求书2/2页其中U为原始矢量序列，W为卷积核，V为卷积输出矢量序列，t为卷积核半径。9.根据权利要求3所述的基于单目平台的实时前景提取方法，其特征在于，所述步骤S131包括：S1311、通过获取帧图像序列数据，统计每个位置像素值出现的概率p、均值μ及方差σ