基于分水岭算法的视频对象提取方法

摘要

一种基于分水岭算法的视频对象提取方法，属于计算机视觉研究领域。本发明步骤为：(1)视频帧读取：以RGB的格式读入图象数据，然后根据监控区域配置文件获取局部矩形区域图像，将该图像分别转换为灰度，YUV12和HSI格式的数据以待后续处理；(2)预处理：采用Roberts算子计算原图象的梯度图象，然后用中值滤波的方法对梯度图象去噪声；(3)图象分割：在灰度空间上采用分水岭算法对图象进行块分割；(4)颜色分析和区域聚合：设一幅灰度图象经过分水岭算法处理后被分为多个区域，根据块邻接关系图，根据YUV12和HSI空间信息进行相邻块的合并；(5)弱边界的处理：经过颜色聚类处理后，再消除弱边界；(6)视频对象保存。本发明使视频监控的效率和实用性大大提高。

主权项

1、一种基于分水岭算法的视频对象提取方法，其特征在于，首先获得视频输入的初始帧，然后根据用户事先生成的监控区域配置文件确定需要提取的视频对象所在的局部矩形区域，接着在已经确定的各矩形区域中分别进行预处理、分水岭分割以及颜色分析和区域聚类处理，最后存储提取的视频对象；包括以下步骤：(1)视频帧读取：以RGB的格式读入图象数据，然后根据监控区域配置文件获取局部矩形区域图像，将该图像分别转换为灰度，YUV12和HSI格式的数据以待后续处理；(2)预处理：采用Roberts算子计算原图象的梯度图象，然后用中值滤波的方法对梯度图象去噪声，减少由于噪声引起的过分割，中值滤波器窗口大小的选择兼顾滤波效果和运算速度；(3)图象分割：在灰度空间上采用分水岭算法对图象进行块分割，即以图象的灰度作为第三维建立三维拓扑图，用Vincent和Soille提出的模拟注水的方法提取拓扑图表面的分水岭，自然形成各区域，完成图象的块分割；(4)颜色分析和区域聚合：设一幅灰度图象经过分水岭算法处理后被分为多个区域，根据块邻接关系图，根据YUV12和HSI空间信息进行相邻块的合并，具体实现如下：首先计算相邻块的颜色相似度，选取YUV12和HSI作为颜色空间，图象中的每一个块的色彩均值即一个6维向量计算出来，块合并的阈值由人的视觉特征-JND来确定：设在YUV12和HSI色彩空间中相邻两个块各自的均值分别为I1和I2，相应的视觉特征值为JND(I1)和JND(I2)，当且仅当||I1-I2||＜min(JND(I1)，JND(I2))，则将这两个块合并成一个块；(5)弱边界的处理：经过颜色聚类处理后，再消除弱边界，即对每一条相邻块之间的边界，检验边界上的梯度大于某一设定阈值的象素的比例，若该比例超过50％则认为是强边界予以保留，反之则认为是弱边界，相应的邻块进行合并；(6)视频对象保存：以象素链表的数据结构实现视频对象的存储。