基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景提取方法

摘要

本发明公开了一种基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景分割的方法。本方法利用一组不同视角下的训练背景图像进行Isomap流形学获得背景模型。然后，对由于相机运动等原因而引起视角变化的视频，可以实时地进行前景分割，即：将其中每帧的前景和背景进行分割。前景分割过程首先通过视频帧和最接近的训练背景图像间的光流构造一幅和视频帧的视角完全相同的背景图像，然后通过背景减除来获得前景区域。为了解决光流计算的低效率问题，本方法使用一种基于流形的光流插值来避免在线阶段的光流计算，在背景建模阶段预先计算视角相似的背景图像之间的光流，在前景分割阶段，利用新视频帧在背景流形上的位置快速插值获得光流。获得了很高的效率。

主权项

1.一种基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景分割的方法，其特征在于包括离线的背景训练和在线的前景分割两个阶段，离线的背景训练阶段包括如下步骤：(1)获取训练背景图像集{Bn}；(2)利用训练背景图像集来进行Isomap流形学习，获得其所在的低维流形；(3)利用窗口相关性方法、基于角点的插值和基于局部高斯模型的奇异值去除方法来计算在背景流形上位置接近的训练背景图像之间的光流；在线的前景分割阶段包括如下步骤：(4)对每个新来的包含前景的视频帧F，首先利用扩展的Isomap计算该帧在背景流形上的位置；(5)在计算获得新视频帧F在背景流形上的位置之后，在背景流形的局部欧氏范围内进行光流插值，得到从最接近的背景训练图像B(F)到F的光流OBF；(6)根据B(F)和OBF构造出和F处在完全相同的视角下的背景图像BF；(7)利用视频帧F和BF，通过背景减除，即获得F的前景区域，完成了F的前景分割。