[发明专利]一种基于OSVOS的视频分割改进方法

权利要求书

1.一种基于OSVOS的视频分割改进方法，其特征在于：包括如下方法：

步骤1，对视频帧图像进行光照强度判断，色彩相似度分析的预处理；

步骤2，将视频帧图像按光照强度以及色彩相似度的情况进行归类，并根据情况类型进入后续步骤进行后续处理；

步骤2具体如下：

如果光强且色彩相近，则依次进入步骤3和步骤4，步骤4执行后结束并输出最终分割结果；

如果光强且色彩不相近，则进入步骤3，步骤3执行后结束并输出最终分割结果；

如果光弱且色彩相近，则依次进入步骤3、步骤4和步骤5，步骤5执行后结束并输出最终分割结果；

如果光弱且色彩不相近，则依次进入步骤3和步骤5，步骤5执行后结束并输出最终分割结果；

步骤3，输入视频帧图像及其标记图，执行OSVOS算法，输出二值图；

步骤4，基于二值图判断并删除非目标连通区域，输出处理后的图像；

步骤5，对图像执行基于孔洞算法的目标缺失区域填充，得到处理后的图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于OSVOS的视频分割改进方法，其特征在于：步骤1中，根据两种不同的光照情况，建立对应的光照强度类型的标准库，即拍摄n组光强条件下的视频和n组光弱条件下的视频，分别计算两类视频的颜色特征值分量平均值(R_q,G_q,B_q)和(R_r,G_r,B_r)作为标准数据，之后计算出视频帧图像的颜色特征分量(R_s,G_s,B_s)，通过最小欧氏距离法分别计算出该视频帧图像颜色特征值分量与(R_q,G_q,B_q),(R_r,G_r,B_r)的欧式距离d₁,d₂，若d₁＜d₂，则为光强情况，若d₁＞d₂，则为光弱的情况。

3.根据权利要求1所述的一种基于OSVOS的视频分割改进方法，其特征在于：步骤1中，设输入的视频帧中选定的目标对象的平均颜色为(R₁,G₁,B₁)，设输入的视频帧中除去目标对象后的背景的平均颜色为(R₂,G₂,B₂)，根据下列公式计算出(R₀,G₀,B₀):

上面式子得到的(R₀,G₀,B₀)是计算相似度s的必要条件；相似度s是判断两组颜色相似程度的一个参数，相似度s的取值范围是0≤s＜1，s最大值为1，证明两组色彩完全一致，相似度越小，证明颜色越不相近；如果相似度大于百分之50，即相似度s大于0.5，则定义为相似，其他情况则定义为不相似；

相似度的计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于OSVOS的视频分割改进方法，其特征在于：步骤4中，基于步骤3得到的二值图，通过二值图与其图像质心之间的距离进行判断连通域的个数，之后生成一个与连通域个数相同的空数组来记录需要删除的区域，计算各个区域的面积，将面积从大到小排序，再找出连通域的各种属性，进行比较，最后保留面积最大的连通图，其他区域全部删除。

5.根据权利要求1所述的一种基于OSVOS的视频分割改进方法，其特征在于：步骤5中，步骤5具体操作如下：

步骤5-1，判断视频帧图像左上角第一个像素点[0,0]是否属于目标缺失区域，若不是则可将此像素点作为初始种子点，执行步骤5-3；若[0,0]像素点属于目标缺失区域，则执行步骤5-2；

步骤5-2，若判断出[0,0]像素点属于目标缺失区域，则采用扩充图像的方法，在原图像的上下左右分别增加一行或一列像素，使原图像尺寸产生相应变化：

将增加的像素左上角第一个像素点[0,0]作为种子点，进入步骤5-3；

步骤5-3，以种子点为起点，在其上下左右四个方向进行膨胀操作，膨胀是将与该像素点接触的所有非目标缺失区域合并在一起，使边界向外部扩张，将非目标缺失区域全部填充完；

步骤5-4，非目标缺失区域填充结束后，对步骤5-3得到的二值图像取反得到新的二值图像；

步骤5-5，将步骤5-3得到的二值图像与原二值图像相融合得到填充目标缺失区域的结果；

步骤5-6，得到处理后的图像。