运动目标提取方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种运动目标提取方法及装置。
【背景技术】
[0002] 运动目标检测、提取技术是数字图像处理领域的热点研究课题，在安防、交通领域 有重要应用。运动目标提取就是将视频或图像序列中存在的运动目标分割出来。相关技术 中，可实现运动目标提取的方法包括背景减除法、帧间差分法和光流法等；常用的运动目标 速度测量系统可以基于摄像机、检测线圈、UWB SAR、脉冲回拨信号实现。
[0003] 论文《采用序列图像的被动光学测速技术》中记载了一种方法，该方法利用安装于 无人机正下方与地面垂直的相机采集序列图像，通过序列图像之间的SIFT特征点匹配完 成无人机速度的测量，此论文仅考虑了相机垂直放置的情况，测量的速度为无人机自身的 速度，没有考虑相机倾斜放置的情况，没有涉及序列图像中运动目标速度的测量。
[0004] 综上所述，相关技术中的处理方法至少存在以下问题：1)针对摄像机位置固定的 情形开发，应用范围受到限制；2)对动态背景下的运动目标提取，通常的背景减除法已经 不能使用，帧间差分法容易将单个运动目标检测为多个运动目标，光流法的问题在于无法 区分目标光流点和背景光流点。
【发明内容】
[0005] 本发明提供了一种运动目标提取方法及装置，以至少解决现有技术运动目标提取 不准确的问题。
[0006] 根据本发明的一个方面，提供了一种运动目标提取方法，包括：
[0007] 按照预定帧间隔从连续多帧图像中读取两帧图像，其中，两帧图像为第一图像和 第二图像；
[0008] 将第一图像和第二图像划分为多个分区，对多个分区进行投影确定多个分区的位 移矢量，根据多个分区的位移矢量确定第一图像相对于第二图像的全局位移矢量；
[0009] 确定第一图像和第二图像的ORB特征点，得到两帧图像的匹配点对；
[0010] 根据匹配点对和全局位移矢量消除第一图像和第二图像的背景点，得到第一图像 和第二图像的前景点；
[0011] 根据前景点的分布确定分水岭算法的初始化分割边界框；
[0012] 采用分水岭算法根据初始化分割边界框提取运动目标图像。
[0013] 进一步的，多个分区中包括第一图像和第二图像整体的全局分区。
[0014] 进一步的，根据前景点的分布确定分水岭算法的初始化分割边界框，包括：
[0015] 选择前景点距离图像四个方向边界距离最近的点，其中，左、右边界距离最近的点 分别为A、B，距离上、下边界距离最近的点分别为C、D ;
[0016] 分别经过A、B两点做图像上下边界的垂线，经过C、D两点做图像左右边界的垂线， 四条直接交汇形成矩形区域，其中，矩形区域的左右宽度为a、上下高度为b ;
[0017] 将矩形区域左、右宽度各扩展a/2,上、下高度各扩展b/2,得到初始化分割边界 框。
[0018] 进一步的，采用分水岭算法根据初始化分割边界框提取运动目标图像，包括：
[0019] 采用分水岭算法将初始化分割边界框内的区域分割为多个区域；
[0020] 确定多个区域中满足第一条件或第二条件的区域为运动目标上的区域，其中，第 一条件为区域包含前景点且不与初始化分割边界框接触，第二条件为区域与运动目标上的 区域接触且不与初始化分割边界框接触；
[0021] 合并运动目标上的区域得到运动目标图像。
[0022] 进一步的，上述方法还包括：
[0023] 确定第一图像的运动目标图像的第一外接矩形，第二图像的运动目标图像的第二 外接矩形；
[0024] 确定第一图像在第一外接矩形内以及第二图像在第二外接矩形内的前景匹配点 对；
[0025] 根据前景匹配点对之间的位移矢量确定运动目标的位移矢量；
[0026] 根据连续多帧图像所确定的运动目标的位移矢量，确定连续多帧图像中运动目标 的位移矢量与全局位移矢量之差的绝对值最大的第三图像；
[0027] 根据第三图像、摄像机及激光测距机的状态确定运动目标的速度。
[0028] 根据本发明的另一个方面，提供了一种运动目标提取装置，包括：
[0029] 读取模块，用于按照预定帧间隔从连续多帧图像中读取两帧图像，其中，两帧图像 为第一图像和第二图像；
[0030] 全局位移矢量确定模块，用于将第一图像和第二图像划分为多个分区，对多个分 区进行投影确定多个分区的位移矢量，根据多个分区的位移矢量确定第一图像相对于第二 图像的全局位移矢量；
[0031] 匹配点确定模块，用于确定第一图像和第二图像的ORB特征点，得到两帧图像的 匹配点对；
[0032] 前景点确定模块，用于根据匹配点对和全局位移矢量消除第一图像和第二图像的 背景点，得到第一图像和第二图像的前景点；
[0033] 初始化模块，用于根据前景点的分布确定分水岭算法的初始化分割边界框；
[0034] 运动目标提取模块，采用分水岭算法根据初始化分割边界框提取运动目标图像。
[0035] 进一步的，多个分区中包括第一图像和第二图像整体的全局分区。
[0036] 进一步的，初始化模块，包括：
[0037] 选择单元，用于选择前景点距离图像四个方向边界距离最近的点，其中，左、右边 界距离最近的点分别为A、B，距离上、下边界距离最近的点分别为C、D ;
[0038] 处理单元，用于分别经过A、B两点做图像上下边界的垂线，经过C、D两点做图像 左右边界的垂线，四条直接交汇形成矩形区域，其中，矩形区域的左右宽度为a、上下高度为 b ；
[0039] 扩展单元，用于将矩形区域左、右宽度各扩展a/2,上、下高度各扩展b/2,得到初 始化分割边界框。
[0040] 进一步的，运动目标提取模块，包括：
[0041] 分割单元，用于采用分水岭算法将初始化分割边界框内的区域分割为多个区域；
[0042] 确定单元，用于确定多个区域中满足第一条件或第二条件的区域为运动目标上的 区域，其中，第一条件为区域包含前景点且不与初始化分割边界框接触，第二条件为区域与 运动目标上的区域接触且不与初始化分割边界框接触；
[0043] 合并单元，用于合并运动目标上的区域得到运动目标图像。
[0044] 进一步的，上述装置还包括：运动速度确定模块，其中，运动速度确定模块包括：
[0045] 第一确定单元，用于确定第一图像的运动目标图像的第一外接矩形，第二图像的 运动目标图像的第二外接矩形；
[0046] 第二确定单元，用于确定第一图像在第一外接矩形内以及第二图像在第二外接矩 形内的前景匹配点对；
[0047] 第三确定单元，用于根据前景匹配点对之间的位移矢量确定运动目标的位移矢 量；
[0048] 第四确定单元，用于根据连续多帧图像所确定的运动目标的位移矢量，确定连续 多帧图像中运动目标的位移矢量与全局位移矢量之差的绝对值最大的第三图像；
[0049] 第五确定单元，根据第三图像、摄像机及激光测距机的状态确定运动目标的速度。
[0050] 通过本发明，实现了动态背景下的远距离运动目标提取和速度测量、前景特征点 和背景特征点的分离，运动目标的完全和自动分割，全局位移矢量受到目标局部位移的影 响小。
【附图说明】
[0051] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0052] 图1是根据本发明实施例的运动目标提取方法的流程图；
[0053] 图2是根据本发明实施例的运动目标提取装置的结构框图；
[0054] 图3是根据本发明实施例可选的运动目标速度确定方法的流程图；
[0055] 图4是根据本发明实施例可选的图像分区的示意图一；
[0056] 图5是根据本发明实施例可选的图像分区的示意图二。
【具体实施方式】
[0057] 下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的 情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0058] 在本实施例中提供了一种运动目标提取方法，图1是根据本发明实施例的运动目 标提取方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
[0059] 步骤S102,按照预定帧间隔从连续多帧图像中读取两帧图像，其中，两帧图像为第 一图像和第二图像；
[0060] 可选地，上述预定帧间隔为1，第一图像为在第二图像之前的图像。
[0061] 步骤S104,将第一图像和第二图像划分为多个分区，对多个分区进行投影确定多 个分区的位移矢量，根据多个分区的位移矢量确定第一图像相对于第二图像的全局位移矢 量；
[0062] 可选地，分区包括图像部分的部分分区和图像整体作为一个分区的整体分区，从 而可以实现分区与全局的结合。
[0063] 步骤S106,确定第一图像和第二图像的ORB特征点，得到两帧图像的匹配点对；
[0064] 步骤S108,根据匹配点对和全局位移矢量消除第一图像和第二图像的背景点，得 到第一图像和第二图像的前景点；
[0065] 步骤S110,根据前景点的分布确定分水岭算法的初始化分