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。本发明方法在基于内容的视频监控领域尚数首创，可以解决视频对象提取计算量大，准确性不高的问题，从而使视频监控的效率和实用性大大提高。本发明被用于对场景中的指定监控物体进行提取，实验表明，算法的实时性强，经过聚类处理后得到的象素块与被监控物体基本一致，为进一步进行视频对象的跟踪奠定了很好的基础。

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。