基于五边形搜索及五帧背景对齐的动背景视频对象提取

摘要

本发明公开了基于中心偏置的五边形搜索及五帧背景对齐的动背景视频对象提取，包括如下步骤：首先将K-2帧、K-1帧、参考帧K、K+1帧与K+2帧分成8×8宏块，并对宏块进行筛选；对筛选后的宏块采用基于中心偏置的五边形运动估计方法进行块匹配，分别得到上述四帧相对于参考帧的运动矢量场，并通过最小二乘法计算全局运动参数；对第K-2帧、K-1帧、K+1帧与K+2帧分别进行运动补偿，使该四帧与参考帧背景对齐，并得到四帧的重建帧；对重建帧K-2'、K-1'、K+1'、K+2'及参考帧分别采用Prewitt算子提取边缘信息，计算相对于参考帧边缘的帧差，最大方差阈值二值化；分别对连续五帧前两帧和后两帧得到的帧差进行与运算；最后进行或运算并做后处理，实现动背景下快速有效分割。

主权项

一种基于中心偏置的五边形搜索及五帧背景对齐的动背景视频对象提取方法，其特征在于包括以下步骤：(1)将第K‑2帧、第K‑1帧、参考帧K帧、第K+1帧与第K+2帧分别分成8×8宏块，根据纹理信息对该五帧中所有宏块进行预判断、筛选；(2)对上述筛选后的宏块采用SAD准则、基于中心偏置的五边形搜索策略进行块匹配，分别以第K‑2帧、第K‑1帧、第K+1帧与第K+2帧作为当前帧，以第K帧作为参考帧，得到该四帧相对于参考帧K帧的运动矢量场，并通过最小二乘法计算全局运动参数，获得摄像机六参数模型；(3)对第K‑2帧进行运动补偿，使第K‑2帧与第K帧背景对齐，得到重建帧K‑2'，按照同样的方法对第K‑1帧、第K+1帧与第K+2帧进行运动补偿，使第K‑1帧、第K+1帧及第K+2帧分别与第K帧背景对齐，并得到重建帧K‑1'、重建帧K+1'及重建帧K+2'；(4)对重建帧K‑2'、K‑1'、K+1'、K+2'及参考帧K帧分别采用Prewitt算子提取边缘信息，并分别计算其相对于参考帧K边缘的帧差d₁、d₂、d₃、d₄，采用最大方差阈值方法进行二值化；(5)分别对连续五帧前两帧和后两帧得到的帧差二值化结果进行与运算；对得到的与运算结果采用或运算及形态学、中值滤波进行后处理，实现动背景下视频对象的快速有效分割。