本发明属于数字图像处理技术领域，特别地涉及一种基于梯度的行人上下衣颜色的视频检索方法。
背景技术：
视频智能检索可以通过检索目标照片，方便地检索到该目标在监控区域内的所有活动的录像，也可以基于目标的重要特征(如着红色衣服的女子、黑色的小轿车)检索指定时间、活动范围内的录像资料，从而大大节省办案人员挖掘线索、办案取证的时间、人力、物力和财力，提高案件的侦破率和视频监控系统的应用效能。但是在基于行人衣服颜色的视频检索中存在，行人上衣、下衣区域难确定的问题，造成行人衣服颜色判断不准确现象时常发生，影响目标检索的准确率。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于梯度的行人上、下衣颜色判别的视频检索方法，该方法通过对行人上衣、下衣颜色信息进行提取、颜色类别划分，通过颜色类别进行视频中行人的检索，鲁棒性好，适应性强。
本发明技术方案如下：
一种基于行人上下衣颜色判别的视频检索方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)对原始输入视频图像进行行人目标检测和跟踪，得到运动前景及行人目标图像；
(2)对行人目标图像进行x方向、y方向的sobel滤波，得到相应方向的梯度，通过查找梯度最大值的方式找出行人脖子位置、腰部位置、脚部位置，进而确定出行人的上、下衣区域；
(3)将行人目标图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，并根据设置的阈值将颜色分为不同的种类，结合运动前景及脖子位置、腰部位置、脚部位置信息统计行人上衣、下衣区域中每个像素属于哪类颜色，并将出现最多的颜色种类设置为该区域的颜色；
(4)对指定衣服颜色的行人进行检索，从而实现视频中基于颜色的行人检索。
该方法较准确地判断了行人的上衣、下衣颜色，对视频检索提供了较可靠的信息，使得 基于行人衣服颜色的视频检索有较高的准确率。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
图1所示为本发明实例的一种基于梯度的行人上下衣颜色判别的视频检索方法的流程图，其包括以下步骤：
S1对原始输入视频图像进行行人目标检测和跟踪得到运动前景及行人目标图像；
S2对行人的目标图像进行x方向、y方向的sobel滤波，得到相应方向的梯度，通过查找梯度最大的方法找到行人的上衣、下衣的区域；
具体步骤为：
在图像的上1/4区域中，查找竖直方向上梯度最大的一行，该行为脖子的位置；
在图像的中间部分，即3/8height行到2/3height区域中查找梯度最大的一行，该行为上衣、下衣的分界线，即腰的位置；
在图像的下1/4区域中，查找竖直方向梯度最大的一行，该行为脚的位置；
在脖子到腰区域的左半部分中，查找水平方向上梯度最大的一列，该列为上身的左侧边界；
在脖子到腰区域的右半部分中，查找水平方向上梯度最大的一列，该列为上身的右侧边界；
在腰到脚区域的左半部分中，查找水平方向上梯度最大的一列，该列为腿的左侧边界；
在腰到脚区域的右半部分中，查找水平方向上梯度最大的一列，该列为腿的右侧边界；
S3将行人目标图像由RGB颜色空间转换到HSV空间，按照设置的阈值将颜色分为不同的种类，结合运动前景信息与上衣、下衣区域的边界信息，统计图像中行人上衣、下衣每个像素所属于颜色种类，将出现次数最多的颜色种类设置该区域的颜色；
具体步骤为：
对掩膜图像的上衣(下衣)相应区域中的每个像素进行判断，若该值非零，说明该像素是行人的上衣(下衣)像素，则统计与之位置对应的行人目标图像中像素的颜色值，否则不统计，这样较准确地统计出上衣(下衣)区域的颜色信息。
S4对行人上衣、下衣颜色指定的类别进行检索，从而实现基于行人衣服颜色的视频检索。