[发明专利]遗留物属性的判断方法及系统

权利要求书

1.一种遗留物属性的判断方法，其特征在于，所述方法包括：

提取存在遗留物的图片的掩模M，以M的外接矩形Rect为中心，取长宽为Rect的长宽2～3倍的外接矩形rect2，rect2＝M+M2；

计算SR、FR、BR的方向，然后基于梯度和纹理相关性计算SR、FR、BR的行列相关性；

根据计算出的行列相关性判断遗留物的属性，即判断遗留物是否为离开或留下；

SR为存在遗留物的图片，BR为在当前背景差算法模型提取掩模M区域的背景图片；FR为掩模M2在背景场景图片中提取的图片。

2.根据权利要求1所述的遗留物属性的判断方法，其特征在于，所述计算SR、FR、BR的方向具体包括：

使用下述公式1计算SR、FR、BR的方向：

方向1：

方向2：

方向3：

方向4：公式1。

3.根据权利要求2所述的遗留物属性的判断方法，其特征在于，所述基于梯度和纹理相关性计算SR、FR、BR的行列相关性具体包括：

步骤1：使用公式2计算SR每一行像素点与FR同一行像素点的相关性； 

公式2

M掩模矩形框的高度为h，宽度为w，行相关计算范围是，M区域的顶部至底部范围，一共需要计算h行相关性，计算从上至下，i＝1，...，h；

首先SR的第i行，所有像素紧密对齐之后，长度是L1，组成的像素数组为row[L1]，FR第i行的像素个数是L2，所有像素紧密对齐，组成的像素数组为row2[L2]；

使用row[L1]在row2[L2]移位计算相关性，计算范围是，row与row2第一个像素对齐开始计算，一致向后移动，直至row最后一个像素与row2最后一个像素对齐，记录过程中获得的最大相关值r，一共可以求出h行的相关性r，计算其总和r_row；

步骤2：使用与步骤1相同的方法计算BR每一行像素点与FR同一行像素点的相关性得到行总相关性为r_row2；

步骤3、计算SR每一列像素点与FR同一列像素点的相关性；

列相关计算范围是，M区域的左边至右边范围，一共需要计算w列相关性，计算从上至下，j＝1，...，w；

首先SR的第j列，所有像素紧密对齐之后，长度是L3，组成的像素数组为col[L3]，FR第j的像素个数是L4，所有像素紧密对齐，组成的像素数组为col2[L4]；

使用col[L3]在col2[L4]移位计算相关性，计算范围是，col与col2第一个像素对齐开始计算，一致向后移动，直至col最后一个素与col2最后一个像素对齐，记录过程中获得的最大相关值r，一共可以求出w列的相关性值，计算w列的相关性值的总和r_col；

步骤4、使用步骤3相同的方法方法计算BR每一列像素点与FR同一列像 素点的相关性得到列总相关性为r_col2；

最后，SR的总的相关性是r_s2＝r_row+r_col；

BR的总的相关性是r_b2＝r_row2+r_col2。

4.根据权利要求3所述的遗留物属性的判断方法，其特征在于，所述根据计算出的行列相关性判断遗留物的属性具体包括：

计算SR与FR的相关性加权总和：

r_SR＝α1*rs+α2*r_s2    公式3

计算BR与FR的相关性加权总和：

r_BR＝α1*rb+α2*r_b2    公式4

如r_BR＞r_SR那么判断是遗留物的属性为留下，否则，判断遗留物的属性为离开。

5.一种遗留物属性的判断系统，其特征在于，所述系统包括：

提取单元，用于提取存在遗留物的图片的掩模M，以M的外接矩形Rect为中心，取长宽为Rect的长宽2～3倍的外接矩形rect2，rect2＝M+M2；

计算单元，用于计算SR、FR、BR的方向，然后基于梯度和纹理相关性计算SR、FR、BR的行列相关性；

判断单元，用于根据计算出的行列相关性判断遗留物的属性，即判断遗留物是否为离开或留下；

SR为存在遗留物的图片，BR为在当前背景差算法模型提取掩模M区域的背景图片；FR为掩模M2在背景场景图片提取的图片。