專利名稱：一種基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種視頻分割中的處理方法，特別涉及一種基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法。
背景技術(shù)：
視頻運(yùn)動(dòng)中通常包括兩種運(yùn)動(dòng)信息全局運(yùn)動(dòng)和局部運(yùn)動(dòng)。全局運(yùn)動(dòng)是指在視頻序列中占有較大比例的像素運(yùn)動(dòng)，一般主要由攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)造成的?？梢哉f，大多數(shù)情況下，通常背景自身并沒有運(yùn)動(dòng)，是由于攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)造成了背景的變化。同時(shí)，前景物體所變現(xiàn)出來的運(yùn)動(dòng)是前景物體相對(duì)于攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，稱為局部運(yùn)動(dòng)。在靜態(tài)背景視頻序列中， 攝像機(jī)是靜止的，不存在全局運(yùn)動(dòng)的，只有前景物體的局部運(yùn)動(dòng)，這時(shí)，我們采用幀差或背景差分的方式，能夠較容易地消除這些靜止的背景；但在動(dòng)態(tài)背景視頻序列中，全局運(yùn)動(dòng)的存在會(huì)干擾我們?nèi)コ尘啊ｏ@然，對(duì)這種具有動(dòng)態(tài)背景的視頻序列進(jìn)行分割就必須首先消除全局運(yùn)動(dòng)的影響，保留前景對(duì)象的局部運(yùn)動(dòng)，這就需要進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償。全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)是指估計(jì)由攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)引起的序列背景區(qū)域的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，求解出相應(yīng)數(shù)學(xué)運(yùn)動(dòng)模型中的多個(gè)參數(shù)。全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是在根據(jù)運(yùn)動(dòng)估計(jì)所得到的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)， 在當(dāng)前幀和前一幀之間作一個(gè)相應(yīng)的背景對(duì)齊的映射變換。這樣在準(zhǔn)確的補(bǔ)償之后就可以采用幀差或背景差等方法消除背景區(qū)域，突出感興趣的具有局部運(yùn)動(dòng)的前景區(qū)域(參見楊文明.時(shí)空融合的視頻對(duì)象分割[D].浙江浙江大學(xué)，2006)。全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的目的就是要從視頻序列中找出造成全局運(yùn)動(dòng)的攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的規(guī)律。全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的方法主要分為微分方法和特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)法，它們分別根據(jù)圖像像素域上的速度場(chǎng)或是特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系求取全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)(參見吳思.視頻運(yùn)動(dòng)信息分析技術(shù)研究[D].北京中科院計(jì)算技術(shù)研究所，2005)。上述現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)，往往是選取整幅圖像的子塊參與全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)，顯然全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的計(jì)算量非常大、速度比較慢，另外，做局部運(yùn)動(dòng)的子塊也不可避免地會(huì)對(duì)全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)產(chǎn)生影響，從而降低全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木取?br>
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法，減少局部運(yùn)動(dòng)對(duì)全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的影響，提高全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木群退俣龋罱K實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)背景下視頻對(duì)象的提取。本發(fā)明的技術(shù)解決方案一種基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法，包括以下步驟(1)當(dāng)前幀與前一幀進(jìn)行塊匹配得到塊運(yùn)動(dòng)矢量將每幀劃分為8X8子塊，采用 SAD匹配準(zhǔn)則、NTSS搜索策略進(jìn)行第K幀與第K-I幀塊匹配；(2)利用Fisher判別求取攝像機(jī)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)選取步驟(1)中獲取到的第K幀兩側(cè)子塊作為特征塊，將其運(yùn)動(dòng)矢量作為參數(shù)通過最小二乘法求取六參數(shù)攝像機(jī)模型，采用Fisher線性判別準(zhǔn)則剔除外點(diǎn)后再通過最小二乘法求取六參數(shù)攝像機(jī)模型，直到達(dá)到設(shè)定的循環(huán)次數(shù)為止；(3)通過全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償重建當(dāng)前幀結(jié)合雙線性插值對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償獲取其重建幀；(4)幀間差分提取視頻對(duì)象將當(dāng)前幀K與其重建幀K'進(jìn)行差分，通過后處理后獲取視頻對(duì)象分割平面(Alpha平面)及視頻對(duì)象。以上步驟(1)中的第K幀與第K-I幀進(jìn)行塊匹配采用最小絕對(duì)差(SAD)匹配準(zhǔn)則和新三步法(NTSQ搜索策略。最小絕對(duì)差(SAD)塊匹配準(zhǔn)則可按照如下公式計(jì)算
權(quán)利要求
1.一種基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法，其特征在于實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)將當(dāng)前幀與前一幀進(jìn)行塊匹配得到塊運(yùn)動(dòng)矢量將第K幀，即當(dāng)前幀分成若干8X8 子塊，通過第K幀與第K-I幀進(jìn)行塊匹配，求得第K幀的塊運(yùn)動(dòng)矢量；(2)利用Fisher判別求取攝像機(jī)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)選取步驟(1)中獲取到的第K幀兩側(cè)子塊作為特征塊，將這些子塊的運(yùn)動(dòng)矢量作為參數(shù)通過最小二乘法求取六參數(shù)攝像機(jī)模型，采用Fisher線性判別準(zhǔn)則剔除外點(diǎn)后再通過最小二乘法求取六參數(shù)攝像機(jī)模型，直到達(dá)到設(shè)定的循環(huán)次數(shù)為止；(3)通過全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償重建當(dāng)前幀結(jié)合雙線性插值對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償獲取其重建幀；(4)幀間差分提取視頻對(duì)象將當(dāng)前幀K與其重建幀K’進(jìn)行差分，通過后處理后獲取視頻對(duì)象分割平面及視頻對(duì)象。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法，其特征在于所述步驟(1)的第K幀與第K-I幀進(jìn)行塊匹配采用最小絕對(duì)差(SAD)匹配準(zhǔn)則和新三步法(NTSQ搜索策略，最小絕對(duì)差(SAD)塊匹配準(zhǔn)則按照如下公式計(jì)算
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法，其特征在于所述步驟(2)利用Fisher判別求取攝像機(jī)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)方法實(shí)現(xiàn)步驟如下(i)選取特征塊選取圖像兩側(cè)距離邊界1/15寬和高的位置為外部邊界，4/15寬和高的位置為內(nèi)部邊界中的子塊作為特征塊；( )最小二乘法求攝像機(jī)六參數(shù)仿射模型選取步驟(i)中獲取到的第K幀兩側(cè)子塊作為特征塊，將其塊匹配獲取的運(yùn)動(dòng)矢量代入攝像機(jī)六參數(shù)模型后，采用最小二乘法估計(jì)參數(shù)mQ、Iii1, m2、η。、叫、n2，六參數(shù)仿射變換模型可以對(duì)平移、旋轉(zhuǎn)、縮放運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模，其定義如下
全文摘要
一種基于Fisher線性判別的動(dòng)背景下視頻對(duì)象的提取方法，包括如下步驟首先將第K幀(即當(dāng)前幀)分成若干8×8子塊，通過第K幀與第K-1幀進(jìn)行塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)求得第K幀的運(yùn)動(dòng)向量場(chǎng)；然后選取第K幀中可能的背景像素塊作為特征塊，將這些特征塊的運(yùn)動(dòng)矢量通過最小二乘法獲取全局運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)，并采用Fisher線性判別過濾掉外點(diǎn)；接著由求得的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行當(dāng)前幀全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償；最后將第K幀的重建幀與第K-1幀進(jìn)行幀間差分提取運(yùn)動(dòng)對(duì)象。實(shí)驗(yàn)證明，本發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)了動(dòng)背景視頻序列中視頻對(duì)象的提取，發(fā)現(xiàn)補(bǔ)償后的分割精度明顯提高。
文檔編號(hào)G06T7/20GK102163334SQ201110052400
公開日2011年8月24日 申請(qǐng)日期2011年3月4日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月4日
發(fā)明者祝世平, 馬麗 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)