[发明专利]图像分割方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种图像分割方法和装置。

背景技术

在下一个互联网风潮的人工智能领域，如何让智能穿戴设备或者机器人用人类自然的交互方式进行识别和认知，成为当下研究的核心问题，这里创造自然的人机交互方式尤为重要。基于人工智能的设备和机器人在人类生活的各方各面发生着革命性的创新，人为干预的机器视觉和认知也应该通过新技术的手段变得更加便捷高效，因此需要更自然的方式去进行机器认知和图像识别。

现在，对于图像识别和机器视觉认知的输入方式一般都采用先拍照再确定目标物体的方式，这种方式往往受限于取景内容的复杂度因而需要过多步骤，学习成本高，并且这种方式通常需要人工干预拍好的照片，例如：对拍好的照片进行圈划和涂抹。另外，识别内容无法准确让机器获得从而导致识别精度较低，难以识别不规则形状物体，操作极为不便，用户体验较差。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种图像分割方法。通过该方法，在对想要进行图像识别和认识的物体进行识别的过程中，只需要拿取或摇晃目标物体即可快速获得对目标物体的图像分割，为下一步针对目标物体的图像识别做准确的识别输入。

本发明的第二个目的在于提出一种图像分割装置。

为了实现上述实施例，本发明第一方面实施例的图像分割方法，包括：接收描述目标物体的动态移动过程的视频图像，获取所述视频图像的全图光流，估计所述视频图像中每个像素的位移,以及获取所述视频图像的背景光流，估计所述视频图像中背景像素的位移；将所述视频图像中每个像素的位移与对应的背景像素的位移进行对比，获得所述目标物体的前景区域；对所述目标物体的前景区域中的视频图像进行特征点提取，并通过计算提取的特征点的概率密度确定所述目标物体的个数；对所述目标物体进行视觉跟踪和运动轨迹分析，以对所述目标物体进行跟踪；根据所述特征点的帧间位移、帧间切割窗口相似度和跟踪框尺度变换，对所述目标物体进行静止判断和图像分割。

本发明实施例的图像分割方法，接收描述目标物体的动态移动过程的视频图像之后，通过获取全图光流、背景光流进而确定目标物体的前景区域即目标物体，在目标物体的动态移动过程中，对目标物体进行跟踪，对目标物体进行静止判断并分割出上述目标物体所在的图像区域，从而可以实现在对想要进行图像识别和认识的物体进行识别的过程中，只需要拿取或摇晃目标物体即可快速获得对目标物体的图像分割，为下一步针对目标物体的图像识别做准确的识别输入。

为了实现上述实施例，本发明第二方面实施例的图像分割装置，包括：接收模块，用于接收描述目标物体的动态移动过程的视频图像；获取模块，用于获取所述接收模块接收的视频图像的全图光流，估计所述视频图像中每个像素的位移,以及获取所述接收模块接收的视频图像的背景光流，估计所述视频图像中背景像素的位移；对比模块，用于将所述视频图像中每个像素的位移与对应的背景像素的位移进行对比，获得所述目标物体的前景区域；提取模块，用于对所述对比模块获得的目标物体的前景区域中的视频图像进行特征点提取；确定模块，用于通过计算所述提取模块提取的特征点的概率密度确定所述目标物体的个数；跟踪模块，用于对所述目标物体进行视觉跟踪和运动轨迹分析，以对所述目标物体进行跟踪；分割模块，用于根据所述特征点的帧间位移、帧间切割窗口相似度和跟踪框尺度变换，对所述目标物体进行静止判断和图像分割。

本发明实施例的图像分割装置，接收模块接收描述目标物体的动态移动过程的视频图像之后，通过获取全图光流、背景光流进而确定目标物体的前景区域即目标物体，在目标物体的动态移动过程中，对目标物体进行跟踪，对目标物体进行静止判断并分割出上述目标物体所在的图像区域，从而可以实现在对想要进行图像识别和认识的物体进行识别的过程中，只需要拿取或摇晃目标物体即可快速获得对目标物体的图像分割，为下一步针对目标物体的图像识别做准确的识别输入。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明图像分割方法一个实施例的流程图；

图2为本发明图像分割方法另一个实施例的示意图；

图3为本发明图像分割装置一个实施例的结构示意图。

具体实施方式