[发明专利]一种基于高斯混合模型的视频前景物件截图方法及系统

权利要求书

1.一种基于高斯混合模型的视频前景物件截图方法，其特征在于，包括：

(a)根据视频编码规则解码待截图视频，获得按播放时序排列的连续影格；

(b)根据包括第一帧影格在内的一组连续影格，建立待截图视频的各像素点的初始高斯混合模型，并基于该高斯混合模型建立初始背景模型；

(c)自第一张影格开始按顺序逐一影格与背景模型进行像素配比，判断影格中是否存在前景物件，同时更新背景模型；

(d)保存包含有前景物件的影格。

2.根据权利要求1所述的截图方法，其特征在于，步骤(b)包括如下步骤：

(b-1)设当前像素点在t时刻，像素值取值为X的概率表示如下：

P(Xt)=Σi=1Kωi,t*η(Xt;μi,t,Σi,t),---(1)]]>

式中，η(Xt,μt,Σt)=1(2π)n/2|Σ|1/2e-1/2(xt-μ)Σ-1(xt-μ)]]>其中，K为高斯分布的个数，μ_i，y和∑_i，t为t时刻，第i个高斯分布的平均与共变异数，η为标准高斯概率密度函数，ω_i，t为t时刻，第i个高斯分布的权重；

(b-2)统计包括第一帧影格在内的一组连续影格中，当前像素点的像素值分布规率，并据此计算获得对应式（1）中各参数的值，根据计算获得的各参数值初始化式（1），形成初始高斯混合模型；

(b-3)计算初始高斯混合模型中各高斯分布的权重与方差的比值(ω/σ²)用来表征高斯分配的重要性；

(b-4)根据步骤(b-3)的比值从大到小排列K个高斯分布的顺序，并选取前B个高斯分布作为背景分布，其中B=argminb(Σk=1bωi>T);]]>

(b-5)取前B个高斯分布的均值的平均值作为当前像素点的背景像素值；

(b-6)将视频画面中各像素点所对应的背景像素值组合在一起构成初始背景模型。