[发明专利]一种从视频中提取目标物体信息的方法

权利要求书

1.一种从视频中提取目标物体信息的方法，应用于透射成像视频，其特征在于，在所述视频的成像过程中，所述目标物体对成像光线有衰减作用，该方法获取所述目标物体在视频中的区域和灰度信息，具体包括以下步骤：

S1、在原始视频中的每一帧图像中，分割出包含所述目标物体的目标区域；

S2、根据所述原始视频，通过背景补全估算所述目标区域中像素的背景灰度值；

S3、用所述原始视频在所述目标区域中像素的原始灰度值，减去或除以所述目标区域中像素的所述背景灰度值，得到所述目标区域中像素的前景灰度值，所述目标区域中所有像素的前景灰度值构成的物体图像即为提取出的目标物体图像；

步骤S1中，基于背景减除技术，从所述原始视频分解出一个前景视频，并在所述前景视频中的每一帧前景图像中，分割出包含所述目标物体的目标区域，步骤S1具体包括：

S101、将所述原始视频包含的每个数据进行灰度变换，得到变换域视频图像，在变换域上视频图像表示为由前景目标和背景图像叠加形式；

S102、使用背景减除技术从所述变换域视频中分解出一个前景变换域视频；

S103、对所述前景变换域视频包含的每个数据进行灰度变换逆运算，得到前景视频；

S104、在所述前景视频中的每一帧前景图像中，分割出包含所述目标物体的目标区域。

2.根据权利要求1所述的从视频中提取目标物体信息的方法，其特征在于，所述灰度变换为对数运算，所述灰度变换逆运算为与所述对数运算底数相同的指数运算。

3.根据权利要求1所述的从视频中提取目标物体信息的方法，其特征在于，所述背景减除技术为低秩稀疏分解算法。

4.根据权利要求1所述的从视频中提取目标物体信息的方法，其特征在于，步骤S104具体包括：

S141、对所述前景视频中的每一帧前景图像进行细节增强目标特征提取，得到特征图像序列；

S142、根据所述特征图像序列，对所述前景视频的每一帧前景图像进行图像分割，得到目标物体区域图像序列；

步骤S141中，优选采用类Radon特征提取方法进行所述前景图像的细节增强目标特征提取。

5.根据权利要求4所述的从视频中提取目标物体信息的方法，其特征在于，步骤S142具体包括：

S1421、对所述特征图像序列中的每一帧特征图像，进行基于目标物体灰度分布的自适应局部阈值分割，得到第一分割图序列，所述第一分割图序列的每一帧分割图中，所有的像素被分为前景区域与背景区域这两个类别；

S1422、对所述第一分割图序列中的每一帧分割图，去除图中面积小于设定阈值的连通前景区域，得到第二分割图序列；

S1423、对所述前景视频中的每一帧前景图像，进行自适应全局阈值分割，得到第三分割图序列；

S1424、将所述第二分割图序列中的每一帧分割图的前景区域在所述第三分割图序列中对应帧的分割图的前景区域内做形态学条件膨胀，得到第四分割图序列；

S1425、将所述第二分割图序列与所述第四分割图序列的每个对应的帧中的前景区域融合，得到目标物体分割图像序列。

6.根据权利要求1所述的从视频中提取目标物体信息的方法，其特征在于，步骤S2具体为：将所述原始视频在所述目标区域以外的像素的原始灰度值视作这些像素的背景灰度值，使用矩阵补全或张量补全算法，估算所述目标区域中像素的背景灰度值。

7.根据权利要求6所述的从视频中提取目标物体信息的方法，其特征在于，估算所述背景灰度值使用的算法为基于张量核范数的张量补全算法。

8.一种如权利要求1-7任一所述的从视频中提取目标物体信息的方法在X射线血管造影图像视频中的应用。