别对fVl(x，y)和fvB(x，y)进行光照补偿，并将光照补 偿后的fVl (X，y)和fvB(x，y)进行光照抑制再结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成 f'i(X，y)和f'B (X，y);若不存在光照昏暗就直接对f>i(X，y)和f>B (X，y)进行光照抑制再 结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成f'Uj)和f"B(x，y);
[0056]S5:对f'i(x,y)、f'B(x, y)或f"i(x，y)、f"B(x,y)重复步骤S3-S5 的过程进行背 景更新和分割。
[0057] 步骤S3中判断第i帧图像及其背景图像光照是否有变化的方法如下：
[0058]
[0059] 式中X和y分别代表大小为MXN的一帧图像的像素坐标，11^=ClXMXN，Cl为常 系数。
[0060] 步骤S3中对第i帧图像进行分割的过程如下：
[0061] S31 :利用仁(X，y)和fB(x,y)分别计算颜色差分直方图值:
[0062] AR(x,y) = R x (x, y)-RB (x, y)
[0063] Δ G (x, y) = G；(x, y) -GB (x, y) x = 1，2,…，M ;y = 1，2."，N ;
[0064] ΔB(x, y) = B,(x, y)-Bb(x, y)
[0065] S32 :对颜色差分直方图值进行平滑处理：
[0066]
[0067]S33 :计算分割左右阈值SR。SL1:[0068]
[0069]
[0070]
[0071]
[0072]
[0073] S34:分割图像：
[0074]
[0075] S35 :若QB(x，y)为0就将图像匕匕。中对应位置的像素信息更新到其背景图像 fvB(x，y)中：
[0076]
[0077]
[0078]
[0079] 若QB(X，y)不为0,就去除前景阴影并将相应的QB(X，y)置为0 ;
[0080] S36 :对QB(x，y)采用约束行程算法和形态学方法填补前景目标的孔去除孤立像 素和极小目标获得最终的图像分割。
[0081] 步骤S3中判断第i帧图像是否存在光照昏暗的方法如下：
[0082]
[0083] 式中x和y分别代表大小为MXN的一帧图像的像素坐标，Th2=c2XMXN，c2为常 系数。
[0084] 步骤S4中进行光照抑制的过程如下：
[0085]
[0086]进一步地，所述步骤S4中进行光照补偿的过程如下：
[0087]
[0088]本发明方法在检测到场景中光照有较大变化时，利用同态滤波算法抑制光照变化 对视频分割的影响，然后采用颜色差分直方图算法进行视频分割.从而保证在含有较大光 照变化的视频场景中，仍可稳健的进行背景更新和前景目标分割。
[0089]相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
[0090] 附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
[0091] 显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对 本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可 以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本 发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求 的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种烟田采集图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 51 :统计采样的烟田图像帧数Nf，采用基于概率的背景抽取算法抽取背景图像 fB(x, y)； 52 :分别提取第i帧图像fi (x, y)的红色、绿色和蓝色值Ri (x, y)、Gi (x, y)和Bi (x, y)， i = 0, 1，· · ·，Nf ; 53 :将RGB色彩空间的背景图像fB(x，y)和第i帧图像仁(x，y)转化到HSV色彩空间， 第i帧图像及其背景图像的亮度分量分别为fVl (x，y)和fvB(x，y)，判断第i帧图像及其背 景图像光照是否有变化，若无变化就将第i帧图像进行分割，若有变化就进一步判断第i帧 图像是否存在光照昏暗； 54 :若存在光照昏暗就分别对fVl (X，y)和fvB (X，y)进行光照补偿，并将光照补偿后的 fVl(x，y)和fvB(x，y)进行光照抑制再结合色调、饱和度分量转回到RGB空间生成f'Jx，y) 和f'B(x，y);若不存在光照昏暗就直接对fViky)和fvB(x，y)进行光照抑制再结合色调、 饱和度分量转回到RGB空间生成f " i (X，y)和f " B (X，y); 55 :对f' Jx，y)、f' B(x, y)或f"i(x, y)、f"B(x, y)重复步骤S3-S5的过程进行背景更 新和分割。2. 根据权利要求1所述的烟田采集图像分割方法，其特征在于，所述步骤S3中判断第 i帧图像及其背景图像光照是否有变化的方法如下：式中X和y分别代表大小为MXN的一帧图像的像素坐标，1^= ClXMXN，Cl为常系 数。3. 根据权利要求1所述的烟田采集图像分割方法，其特征在于，所述步骤S3中对第i 帧图像进行分割的过程如下： 531 :利用f^Uy)和&〇^)分别计算颜色差分直方图值532 :对颜色差分直方图值进行平滑处理：533 :计算分割左右阈值S&、SL1:534 :分割图像：535 :若QB(x，y)为0就将图像fjx，y)中对应位置的像素信息更新到其背景图像 fvB(x，y)中：若QB(x，y)不为0,就去除前景阴影并将相应的QB(x，y)置为0 ; 536 :对QB(x，y)采用约束行程算法和形态学方法填补前景目标的孔去除孤立像素和 极小目标获得最终的图像分割。4. 根据权利要求1所述的烟田采集图像分割方法，其特征在于，所述步骤S3中判断第 i帧图像是否存在光照昏暗的方法如下：式中X和y分别代表大小为MXN的一帧图像的像素坐标，Th2= c 2XMXN，c2为常系 数。5. 根据权利要求1所述的烟田采集图像分割方法，其特征在于，所述步骤S4中进行光 照抑制的过程如下：6. 根据权利要求1所述的烟田采集图像分割方法，其特征在于，所述步骤S4中进行光 照补偿的过程如下：
【专利摘要】本发明提出一种烟田采集图像分割方法，该方法在检测到场景中光照有较大变化时，利用同态滤波算法抑制光照变化对视频分割的影响，然后采用颜色差分直方图算法进行视频分割.从而保证在含有较大光照变化的视频场景中，仍可稳健的进行背景更新和前景目标分割。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105335962
【申请号】CN201510551490
【发明人】陈泽鹏
【申请人】中国烟草总公司广东省公司
【公开日】2016年2月17日
【申请日】2015年8月31日