基于新型菱形搜索及三帧背景对齐的动背景视频对象提取

摘要

本发明公开了基于新型菱形搜索及三帧背景对齐的动背景视频对象提取方法，包括如下步骤：首先将参考帧K帧，K-1帧，K+1帧分成8×8宏块，根据宏块预判断准则对所有的宏块进行筛选；对筛选后的宏块采用新型形菱形运动估计方法进行块匹配，得到K-1帧相对于K帧的运动矢量场，K+1帧相对于K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-1帧和K+1帧分别进行运动补偿，使第K-1帧和第K+1帧分别与第K帧背景对齐，得到重建帧K-1'和K+1'；对重建帧K-1'、参考帧K及重建帧K+1'分别采用Sobel算子提取边缘信息，分别计算其相对于参考帧边缘的帧差，最大方差阈值进行二值化；最后采用形态学及中值滤波等进行后处理，实现对于动背景下视频对象的快速有效分割。

主权项

应用于一种基于新型十字菱形搜索及三帧背景对齐的动背景视频对象提取，其特征在于包括以下步骤：（1）将参考帧K帧，K‑1帧，K+1帧分成8×8宏块，根据纹理信息对K‑1帧、K+1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、新型十字形菱形搜索策略（NCDS）进行块匹配，以K‑1帧作为当前帧、K帧作为参考帧，得到K‑1帧相对于K帧的运动矢量场；以K+1帧作为当前帧、K帧作为参考帧，得到K+1帧相对于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‑1帧进行运动补偿，使第K‑1帧与第K帧背景对齐，得到重建帧K‑1'，对第K+1帧进行运动补偿，使第K+1帧与第K帧背景对齐，得到重建帧K+1'；（4）分别采用Sobel算子提取边缘信息，分别计算其相对于参考帧K边缘的帧差，并采用最大方差阈值进行二值化；（5）采用与运算及形态学、中值滤波等进行后处理，实现动背景下视频对象的快速有效分割。