[发明专利]一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法

权利要求书

1.一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、输入视频，获取图像，并抽取关键帧数据；

S2、背景计算：在频域中预处理并截取低频信息，在时序中按照公式计算实时背景图Image_bg以及自适应阈值T；

S3、物体检测：对输入的当前帧截取低频信息后，以S2中计算的实时背景图背景图和自适应阈值为标准，获取前景图，对当前帧进行前景和背景的判别，经过物体切割算法切割出当前帧图像中的目标物体，追踪追踪前景物体并去除错误物体后，对当前帧处理完毕；将下一帧作为新的当前帧，重新进行背景计算状态和物体检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：所述S2中，使用公式1在时序中计算实时背景图Image_bg：

Image_bg＝∑R_t-n×Image_t-n；

R_t-n＝(1/n)/∑(1/n)；

其中：t为时序编号，n＝[0,15]；Image_t-n为第t-n号图片。

3.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：所述S2中，使用公式2在时序中计算自适应的阈值T；

T＝L_t-n×∑((1/n)/∑(1/n))；

其中：t为时序编号，n＝[0,15]；L_t-n为第t-n号图片的亮度。

4.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：所述S2中使用低通滤波器low-pass滤波器，或者在频域中处理去除高频信息，获得低频图片。

5.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：在所述S3中，若检测若干帧图像中未出现物体，继续进行背景累加。

6.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：在所述S3中，若所述前景物体的大小与运动在置信区间内，设定为合理前景。

7.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：在所述S3中，利用收缩算法去除噪点。

8.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：在所述S3中，膨胀算法获得前景物体范围，并利用多边形算法获得前景物体图片。

9.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：在所述S3中，利用motion-tracking算法，在时序中追踪前景物体。

10.根据权利要求1所述的一种基于时序与频域过滤的物体检测与物体切割算法，其特征在于：在所述S1中，所述关键帧数据的选择方式为每隔N帧或连续的图像帧。