[发明专利]一种基于人像分割的视频处理方法、系统和存储介质

权利要求书

1.一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收视频流输入并读入一帧原始图像；

对所述原始图像进行人像分割处理，得到对应的二值化灰度图；

采用光流法或时域滤波法对所述二值化灰度图进行处理，得到新的二值化灰度图；

将新的二值化灰度图与所述原始图像进行融合，得到结果图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，所述采用光流法或时域滤波法对所述二值化灰度图进行优化处理包括：

根据预设标准判断接收视频流输入的设备的机型分类；

如果所述设备是第一类机型，则采用光流法对所述二值化灰度图进行优化处理；如果当前设备是第二类机型，则采用时域滤波法对所述二值化灰度图进行优化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，在得到结果图像之后，所述方法还包括：

基于上述方式对视频流的每一帧原始图像进行连续处理，得到结果视频。

4.根据权利要求1所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，将新的二值化灰度图与所述原始图像进行融合，得到结果图像，具体包括：

将所述原始图像与所要替换的背景图像依托新的二值化灰度图进行融合，得到结果图像；具体融合公式为：

I＝α*F+(1-α)*B；其中I表示融合后的结果图像，α为透明度，alpha为新的二值化灰度图中对应像素点的灰度值，F为原始图像，B为背景图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，采用光流法对二值化灰度图进行处理，得到新的二值化灰度图，包括：

对前后连续两帧原始图像进行稀疏光流分析得到当前帧的原始图像的光流图；

按照得到的光流图的方向矢量对前一帧原始图像输出的二值化灰度图进行平移得到新的二值化灰度图Alpha2；

对当前帧的二值化灰度图Alpha1和所述二值化灰度图Alpha2按照公式Alpha＝w*Alpha1+(1-w)*Alpha2进行融合得到新的二值化灰度图Alpha，其中w为权重因子。

6.根据权利要求5所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，利用LucasKanade稀疏光流法对前后连续两帧原始图像进行稀疏光流分析得到当前帧的原始图像的光流图。

7.根据权利要求1所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，采用时域滤波法对所述二值化灰度图进行处理，得到新的二值化灰度图，包括：

步骤7-1，将所述原始图像及人像分割处理后得到的二值化灰度图分别缓存到对应的原始图像缓存区和二值化灰度图缓存区；

步骤7-2，接收下一帧原始图像，检测前后两帧原始图像的场景是否发生变化，若发生了变化，则将场景变化后对应帧的原始图像和二值化灰度图缓存到新的原始图像缓存区和二值化灰度图缓存区，同时将步骤7-1中缓存的数据进行步骤7-4处理；如果未发生场景变化，则进入步骤7-3处理；

步骤7-3，判断原始图像缓存区和二值化灰度图缓存区内的帧数是否达到阈值，若缓存区帧数达到设定阈值，则进入步骤7-4处理，否则进入步骤7-1处理；

步骤7-4，基于高斯公式对所述二值化灰度图缓存区内的数据进行高斯均值滤波得到高斯二值化灰度图作为新的二值化灰度图。

8.根据权利要求7所述的一种基于人像分割的视频处理方法，其特征在于，上述步骤7-2，具体包括：

基于公式d(H_i,H₂)＝∑_imin(H₁(I),H₂(I))对前后两帧原始图像之间的直方图相同位置计算，得到二者间最小值的累加值；

对比最小值的累加值与预设的判断阈值，如果所述最小值的累加值大于或等于所述判断阈值时，则表示场景未发生变化；如果所述最小值的累加值小于所述判断阈值时，则表示场景发生变化。