的流程图。
[0026] 图7是本发明实施例的前后景分割的另一例效果图。
[0027] 图8是本发明实施例的前后景分割的设备的框图。
[0028] 图9是本发明再一实施例的前后景分割的设备的框图。
【具体实施方式】
[0029] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发 明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明保护的范围。
[0030] 图1是本发明一个实施例的前后景分割的方法的流程图。图1所示的方法包括：
[0031] 101，基于第t-1帧图像的前景区域，采用块匹配方法，确定第t帧图像的第一区 域，其中，t为大于1的正整数。
[0032] 102,根据第t帧图像的第一区域中满足第一条件的像素，确定第t帧图像的前景 区域。
[0033] 本发明实施例基于块匹配和颜色直方图，确定视频的每一帧图像的前景区域和背 景区域，能够将每一帧图像的背景区域替换为新的图像，进而能够实现视频背景的实时替 换。
[0034]可理解，图1的过程是对视频的非初始帧进行的前后景分割。在图1的方法之前， 本发明实施例还可包括确定第1帧图像的前景区域。具体地，将满足第二条件的第二图像 作为第1帧图像的背景图像。并采用人脸检测与聚类方法或者分水岭方法，确定第1帧图 像的前景区域。
[0035] 其中，第二条件可以为第二图像的色调_饱和度_亮度值
[0036] (Hue-Saturation-Value，HSV)空间的亮度值（Value,V)通道的方差小于第一阈 值，且所述第二图像的HSV空间的色调（Hue，H)通道的方差小于第二阈值。其中，第一阈值 和第二阈值可以为正数，第一阈值可以不等于第二阈值，或者第一阈值也可以等于第二阈 值。
[0037] 可以理解为，在视频开始之前，需先选择第1帧图像的背景图像。具体地，是将满 足第二条件的第二图像作为第1帧图像的背景图像。
[0038] 例如，可以通过纹理判断和颜色判断共同判断第二图像是否满足第二条件。
[0039] 本发明实施例中，纹理判断的方法可以是色调-饱和度-亮度值空间的V通道的 方差，或者也可以是灰度共生矩阵，或者也可以是学习分类的方法，本发明对此不作限定。
[0040] 本发明实施例中，颜色判断的方法可以是HSV空间的H通道的方差，或者也可以是 HSV空间的H通道直方图峰度，或者也可以是学习分类的方法，本发明对此不作限定。
[0041] 若第二图像满足第二图像的HSV空间的V通道的方差小于第一阈值，且第二图像 的HSV空间的H通道的方差小于第二阈值，那么可将第二图像作为第1帧图像的背景图像。
[0042] 例如，对于图2所示的第二图像，其中图2 (a)所示的为第二图像（a)，图2 (b)所 示的为第二图像（b)。若设定第一阈值为1，第二阈值为2。对于第二图像（a)和第二图像 (b)的HSV空间的V通道的方差和HSV空间的H通道的方差的结果见表1所示。可见，表1 中的第二图像（a)满足第二条件，第二图像（b)不满足第二条件。于是图2中的图2 (a)可 以作为第1帧图像的背景图像，而图2 (b)不可以作为第1帧图像的背景图像。
[0043]表1
[0045] 进一步地，之后可采用人脸检测与聚类方法或者采用分水岭方法，确定第1帧图 像的前景区域。可以理解为是对视频的初始帧的分割。
[0046] 具体地，可通过人脸检测与聚类方法确定第1帧图像的前景区域。例如，对图3(a) 所示的第1帧图像，图3 (b)为通过人脸检测与聚类方法所确定的第1帧图像的前景区域。
[0047] 或者，具体地，可通过分水岭方法确定第1帧图像的前景区域。例如，对图4 (a) 所示的第1帧图像，可在第1帧图像的前景区域和第1帧图像的背景区域的分界处的两侧， 手动地划两道，将第1帧图像的前景区域和第1帧图像的背景区域实现分割，从而确定第1 帧图像的前景区域和第1帧图像的背景区域，如图4 (b)所示为第1帧图像的前景区域。 [0048] 若视频处理的过程是对视频的背景作替换，即将视频中的背景替换为新的背景生 成新的视频，那么在该前后景分割之后，将分割后的前景区域与新的背景图像进行合成。
[0049] 例如，对于第1帧图像来说，将如图3 (b)或图4 (b)的第1帧图像的前景区域， 与第一图像进行合成。具体地，可通过图像合成算法将第1帧图像的前景区域和第一图像 进行合成。例如，可采用Alpha通道融合第1帧图像的前景区域和第一图像。这里，第一图 像可理解为是在视频处理过程中，进行背景替换的新的背景图像。
[0050] 本发明实施例中，在步骤101中，可将第t帧图像分成m个图像块，m为大于2的 正整数。进一步确定第t帧图像的m个图像块中的每一个图像块在第t-1帧图像中的匹配 块。例如，可确定第t帧图像的m个图像块中的第i个图像块在第t-1帧图像中的匹配块 为第一匹配块，i为不大于m的正整数。当该第一匹配块中包括属于第t-1帧图像的前景 区域的像素时，可确定该第t帧图像的m个图像块中的第i个图像块属于第t帧图像的第 一区域。
[0051] 可理解，对第t帧图像的第一区域中的每一个图像块，可分别确定在第t-1帧图像 中的匹配块，并且这些匹配块中的每一个匹配块中均包括属于第t-1帧图像的前景区域的 像素。
[0052] 或者，也可理解为，本发明实施例中第t-1帧图像也被分成了m个图像块。如果可 确定第t帧图像的m个图像块中的第i'个图像块，在第t-1帧图像中的匹配块为第二匹配 块，并且该第二匹配块所包含的所有的像素都不属于第t-1帧图像的前景区域，那么第t帧 图像的m个图像块中的第i'个图像块不属于第t帧图像的第一区域。其中，i'为不大于m 的正整数。
[0053] 也可认为，第t帧图像的第一区域为第t帧图像的近似前景区域。
[0054] 应注意，本发明实施例中，将图像的分成m个图像块的方式不作限定。其中，m个 图像块可以是规则形状的，例如，图像块的形状可以是正多边形；m个图像块也可以是不规 则形状的。本发明实施例中，m个图像块的大小可以均相等，例如，可以是将第t帧图像平 均地分成m个图像块。m个图像块也可以是大小不等的，本发明对此不作限定。
[0055] 例如，可将第t帧图像分成pXq个图像块，且pXq=m;相应地，第t-1帧图像也分 成pXq个图像块。可采用块匹配方法，确定第t帧图像的第（al，bl)个图像块的匹配块为 第t-1帧图像的第（a2，b2)个图像块。若第t-1帧图像的第（a2，b2)个图像块包含属于第 t-1帧图像的前景区域的像素，则确定第t帧图像的第（al，bl)个图像块属于第t帧图像 的第一区域。这样，对第t帧图像中的m个图像块，将属于第t帧图像的第一区域的所有图 像块的集合组成的区域，可确定为第t帧图像的第一区域。其中，p和q为正整数，al和bl 为不大于P的正整数，bl和b2为不大于q的正整数。例如，可以是p=q=10。
[0056] 例如，对于如图5 (a)所示的第t帧图像，经过步骤101之后，所确定的第t帧图 像的第一区域可如图5 (b)所示。
[0057] 本发明实施例中，在步骤102中，第一条件可以是基于颜色直方图所确定的。例 如，该第一条件可以是根据第t帧图像的第一区域的颜色直方图，以及第t-1帧图像的前景 区域的颜色直方图所确定的。或者，该第一条件可以是根据第t帧图像的第一区域的颜色 直方图，以及第1帧图像至第t-1帧图像的前景区域的颜色直方图所确定的。本发明对此 不作限定。
[0058] 具体地，在步骤102中，可确定第t-1帧图像中除第t-1帧图像的前景区域之外的 区域为t-1帧图像的背景区域，可确定第t帧图像中除第t帧图像的第一区域之外的区域 为第t帧图像的第二区域。之后，可分别计算第t-1帧图像的前景区域的历史累计颜色直方 图、第t-1帧图像的背景区域的历史累计颜色直方图、第t帧图像的第一区域的颜色直方图 以及第t帧图像的第二区域的颜色直方图。并计算第t帧图像的第一区域中的每一个图像 块的颜色直方图。进一步，可根据第t-1帧图像的前景区域的历史累计颜色直方图、第t-1 帧图像的背景区域的历史累计颜色直方图、第t帧图像的第一区域的颜色直方图、第t帧图 像的第二区域的颜色直方图和第t帧图像的第一区域中的每一个图像块的颜色直方图，确 定第一条件。这样，可在第t帧图像的第一区域中，确定满足该第一条件的像素的集合组成 的区域为第t帧图像的前景区域。
[0059] 可选地，作为一个实施例，第一条件可以为：巧 >巧。其中，与=^+(1-40;， 芎+#，户X+#-1 +#。巧为第1帧图像的前景区域的颜色直方图，g为第 t帧图像的第一区域的颜色直方图，#广为第t-1帧图像的前景区域的历史累计颜色直方 图。打为第1帧图像的背景区域的颜色直方图，第1帧图像的背景区域为第1帧图像除第 1帧图像的前景区域之外的区域。K为第t帧图像的第二区域的颜色直方图，ir为第t-i 帧图像的背景区域的历史累计颜色直方图，e)为第t帧图像的第一区域中的像素所在的图 像块的颜色直方图，a, y，X为不大于1的非负数，且a+P+Y = 1。
[0060] 例如，如图5 (c)所示的为经步骤102之后所确定的第t帧图像的前景区域。
[0061] 可以理解为，图1