圖像分割方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種圖像分割方法和裝置，該圖像分割方法包括：接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像，獲取視頻圖像的全圖光流和背景光流，將所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)比，獲得目標(biāo)物體的前景區(qū)域；確定所述目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)；對(duì)上述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤；根據(jù)所述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)在對(duì)想要進(jìn)行圖像識(shí)別和認(rèn)識(shí)的物體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，只需要拿取或搖晃目標(biāo)物體即可快速獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割，為下一步針對(duì)目標(biāo)物體的圖像識(shí)別做準(zhǔn)確的識(shí)別輸入。
【專利說(shuō)明】圖像分割方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種圖像分割方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]在下一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)潮的人工智能領(lǐng)域，如何讓智能穿戴設(shè)備或者機(jī)器人用人類自然的交互方式進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)知，成為當(dāng)下研究的核心問(wèn)題，這里創(chuàng)造自然的人機(jī)交互方式尤為重要。基于人工智能的設(shè)備和機(jī)器人在人類生活的各方各面發(fā)生著革命性的創(chuàng)新，人為干預(yù)的機(jī)器視覺(jué)和認(rèn)知也應(yīng)該通過(guò)新技術(shù)的手段變得更加便捷高效，因此需要更自然的方式去進(jìn)行機(jī)器認(rèn)知和圖像識(shí)別。
[0003]現(xiàn)在，對(duì)于圖像識(shí)別和機(jī)器視覺(jué)認(rèn)知的輸入方式一般都采用先拍照再確定目標(biāo)物體的方式，這種方式往往受限于取景內(nèi)容的復(fù)雜度因而需要過(guò)多步驟，學(xué)習(xí)成本高，并且這種方式通常需要人工干預(yù)拍好的照片，例如:對(duì)拍好的照片進(jìn)行圈劃和涂抹。另外，識(shí)別內(nèi)容無(wú)法準(zhǔn)確讓機(jī)器獲得從而導(dǎo)致識(shí)別精度較低，難以識(shí)別不規(guī)則形狀物體，操作極為不便，用戶體驗(yàn)較差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。
[0005]為此，本發(fā)明的第一個(gè)目的在于提出一種圖像分割方法。通過(guò)該方法，在對(duì)想要進(jìn)行圖像識(shí)別和認(rèn)識(shí)的物體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，只需要拿取或搖晃目標(biāo)物體即可快速獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割，為下一步針對(duì)目標(biāo)物體的圖像識(shí)別做準(zhǔn)確的識(shí)別輸入。
[0006]本發(fā)明的第二個(gè)目的在于提出一種圖像分割裝置。
[0007]為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明第一方面實(shí)施例的圖像分割方法，包括:接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像，獲取所述視頻圖像的全圖光流，估計(jì)所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移，以及獲取所述視頻圖像的背景光流，估計(jì)所述視頻圖像中背景像素的位移；將所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)比，獲得所述目標(biāo)物體的前景區(qū)域；對(duì)所述目標(biāo)物體的前景區(qū)域中的視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，并通過(guò)計(jì)算提取的特征點(diǎn)的概率密度確定所述目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)；對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤；根據(jù)所述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。
[0008]本發(fā)明實(shí)施例的圖像分割方法，接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之后，通過(guò)獲取全圖光流、背景光流進(jìn)而確定目標(biāo)物體的前景區(qū)域即目標(biāo)物體，在目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程中，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷并分割出上述目標(biāo)物體所在的圖像區(qū)域，從而可以實(shí)現(xiàn)在對(duì)想要進(jìn)行圖像識(shí)別和認(rèn)識(shí)的物體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，只需要拿取或搖晃目標(biāo)物體即可快速獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割，為下一步針對(duì)目標(biāo)物體的圖像識(shí)別做準(zhǔn)確的識(shí)別輸入。
[0009]為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明第二方面實(shí)施例的圖像分割裝置，包括:接收模塊，用于接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像；獲取模塊，用于獲取所述接收模塊接收的視頻圖像的全圖光流，估計(jì)所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移，以及獲取所述接收模塊接收的視頻圖像的背景光流，估計(jì)所述視頻圖像中背景像素的位移；對(duì)比模塊，用于將所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)比，獲得所述目標(biāo)物體的前景區(qū)域；提取模塊，用于對(duì)所述對(duì)比模塊獲得的目標(biāo)物體的前景區(qū)域中的視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取；確定模塊，用于通過(guò)計(jì)算所述提取模塊提取的特征點(diǎn)的概率密度確定所述目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)；跟蹤模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤；分割模塊，用于根據(jù)所述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。
[0010]本發(fā)明實(shí)施例的圖像分割裝置，接收模塊接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之后，通過(guò)獲取全圖光流、背景光流進(jìn)而確定目標(biāo)物體的前景區(qū)域即目標(biāo)物體，在目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程中，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷并分割出上述目標(biāo)物體所在的圖像區(qū)域，從而可以實(shí)現(xiàn)在對(duì)想要進(jìn)行圖像識(shí)別和認(rèn)識(shí)的物體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，只需要拿取或搖晃目標(biāo)物體即可快速獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割，為下一步針對(duì)目標(biāo)物體的圖像識(shí)別做準(zhǔn)確的識(shí)別輸入。
[0011]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0012]本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對(duì)實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0013]圖1為本發(fā)明圖像分割方法一個(gè)實(shí)施例的流程圖；
[0014]圖2為本發(fā)明圖像分割方法另一個(gè)實(shí)施例的示意圖；
[0015]圖3為本發(fā)明圖像分割裝置一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0016]下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過(guò)參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。相反，本發(fā)明的實(shí)施例包括落入所附加權(quán)利要求書(shū)的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。
[0017]圖1為本發(fā)明圖像分割方法一個(gè)實(shí)施例的流程圖，如圖1所示，該圖像分割方法可以包括:
[0018]步驟101，接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像，獲取視頻圖像的全圖光流，估計(jì)上述視頻圖像中每個(gè)像素的位移，以及獲取上述視頻圖像的背景光流，估計(jì)上述視頻圖像中背景像素的位移。
[0019]其中，接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像可以為:接收通過(guò)攝像頭輸入的描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像。
[0020]進(jìn)一步地，接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之前，還可以接收用戶通過(guò)語(yǔ)音、觸摸屏或者動(dòng)態(tài)傳感器輸入的圖像識(shí)別請(qǐng)求，以觸發(fā)接收上述視頻圖像的操作。
[0021]也就是說(shuō)，本實(shí)施例中，帶有攝像頭的智能設(shè)備接收到用戶通過(guò)語(yǔ)音、觸摸屏或者動(dòng)態(tài)傳感器輸入的圖像識(shí)別請(qǐng)求之后，開(kāi)啟上述智能設(shè)備上的攝像頭，通過(guò)上述攝像頭攝取用戶拿取或移動(dòng)目標(biāo)物體的過(guò)程，即通過(guò)攝像頭接收描述用戶拿取或移動(dòng)目標(biāo)物體的視頻圖像，進(jìn)而執(zhí)行后續(xù)流程。
[0022]其中，上述帶有攝像頭的智能設(shè)備可以為帶有攝像頭的智能移動(dòng)終端，或者帶有攝像頭的頭戴式穿戴設(shè)備，例如:谷歌眼鏡(Google Glass)、百度智能眼鏡(BaiduEye)等，或者帶有攝像頭的智能手表，或者帶有攝像頭視覺(jué)輸入的機(jī)器人，本實(shí)施例對(duì)此不作限定。
[0023]步驟102，將上述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)比，獲得上述目標(biāo)物體的前景區(qū)域。
[0024]具體地，每個(gè)像素的位移描述的是“前景區(qū)域(目標(biāo)物體)+背景區(qū)域(環(huán)境)”，背景像素的位移描述的是“背景區(qū)域(環(huán)境)”，對(duì)比二者之后，即可獲得目標(biāo)物體的前景區(qū)域。采用的算法邏輯可以簡(jiǎn)單表述為“(前景區(qū)域+背景區(qū)域)_背景區(qū)域=前景區(qū)域”。
[0025]步驟103，對(duì)上述目標(biāo)物體的前景區(qū)域中的視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，并通過(guò)計(jì)算提取的特征點(diǎn)的概率密度確定上述目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)。
[0026]步驟104，對(duì)上述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)上述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤。
[0027]步驟105，根據(jù)上述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)上述目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。
[0028]本實(shí)施例中，獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割之后，就可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)物體的圖像識(shí)別，然后通過(guò)上述帶有攝像頭的智能設(shè)備的音頻輸出通道將識(shí)別結(jié)果告知用戶，或者通過(guò)上述帶有攝像頭的智能設(shè)備的圖像輸出通道將識(shí)別結(jié)果告知給用戶，從而完成對(duì)于目標(biāo)物體的識(shí)別過(guò)程。
[0029]上述實(shí)施例中，接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之后，通過(guò)獲取全圖光流、背景光流進(jìn)而確定目標(biāo)物體的前景區(qū)域即目標(biāo)物體，在目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程中，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷并分割出上述目標(biāo)物體所在的圖像區(qū)域，從而可以實(shí)現(xiàn)在對(duì)想要進(jìn)行圖像識(shí)別和認(rèn)識(shí)的物體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，只需要拿取或搖晃目標(biāo)物體即可快速獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割，為下一步針對(duì)目標(biāo)物體的圖像識(shí)別做準(zhǔn)確的識(shí)別輸入。
[0030]圖2為本發(fā)明圖像分割方法另一個(gè)實(shí)施例的示意圖，從圖2可以看出，在第一人稱視角的手拿取物品，或用手自然搖晃物體時(shí)，本發(fā)明圖1所示實(shí)施例提供的方法，通過(guò)攝像頭捕捉手部的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程，通過(guò)獲取全圖光流、背景光流進(jìn)而確定目標(biāo)物體的前景區(qū)域，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割，從而分割出目標(biāo)物體，即框選出用于識(shí)別的圖像。
[0031]圖3為本發(fā)明圖像分割裝置一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖，本實(shí)施例中的圖像分割裝置可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明圖1所示實(shí)施例的流程，如圖3所示，該圖像分割裝置可以包括:接收模塊31、獲取模塊32、對(duì)比模塊33、提取模塊34、確定模塊35、跟蹤模塊36和分割模塊37 ;進(jìn)一步地，上述圖像分割裝置還可以包括攝像頭38 ；
[0032]其中，接收模塊31，用于接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像。本實(shí)施例中，接收模塊31，具體用于接收通過(guò)攝像頭38輸入的描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像。進(jìn)一步地，接收模塊31，還用于在接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之前，接收用戶通過(guò)語(yǔ)音、觸摸屏或者動(dòng)態(tài)傳感器輸入的圖像識(shí)別請(qǐng)求，以觸發(fā)接收上述視頻圖像的操作。
[0033]也就是說(shuō)，本實(shí)施例中，接收模塊31接收到用戶通過(guò)語(yǔ)音、觸摸屏或者動(dòng)態(tài)傳感器輸入的圖像識(shí)別請(qǐng)求之后，開(kāi)啟攝像頭38，通過(guò)上述攝像頭38攝取用戶拿取或移動(dòng)目標(biāo)物體的過(guò)程，即通過(guò)攝像頭38接收描述用戶拿取或移動(dòng)目標(biāo)物體的視頻圖像，進(jìn)而執(zhí)行后續(xù)流程。
[0034]獲取模塊32，用于獲取接收模塊31接收的視頻圖像的全圖光流，估計(jì)上述視頻圖像中每個(gè)像素的位移，以及獲取接收模塊31接收的視頻圖像的背景光流，估計(jì)上述視頻圖像中背景像素的位移。
[0035]對(duì)比模塊33，用于將上述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)比，獲得上述目標(biāo)物體的前景區(qū)域。具體地，每個(gè)像素的位移描述的是“前景區(qū)域(目標(biāo)物體)+背景區(qū)域(環(huán)境)”，背景像素的位移描述的是“背景區(qū)域(環(huán)境)”，對(duì)比模塊33對(duì)比二者之后，即可獲得目標(biāo)物體的前景區(qū)域。對(duì)比模塊33采用的算法邏輯可以簡(jiǎn)單表述為“(前景區(qū)域+背景區(qū)域)-背景區(qū)域=前景區(qū)域”。
[0036]提取模塊34，用于對(duì)對(duì)比模塊33獲得的目標(biāo)物體的前景區(qū)域中的視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取；
[0037]確定模塊35，用于通過(guò)計(jì)算提取模塊34提取的特征點(diǎn)的概率密度確定目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)；
[0038]跟蹤模塊36，用于對(duì)上述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)上述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤；
[0039]分割模塊37，用于根據(jù)上述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。
[0040]本實(shí)施例中，獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割之后，就可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)物體的圖像識(shí)別，然后通過(guò)上述圖像分割裝置的音頻輸出通道將識(shí)別結(jié)果告知用戶，或者通過(guò)上述圖像分割裝置的圖像輸出通道將識(shí)別結(jié)果告知給用戶，從而完成對(duì)于目標(biāo)物體的識(shí)別過(guò)程。
[0041]本實(shí)施例中的圖像分割裝置可以為帶有攝像頭的智能設(shè)備，或者帶有攝像頭的智能設(shè)備的一部分，上述帶有攝像頭的智能設(shè)備可以為帶有攝像頭的智能移動(dòng)終端，或者帶有攝像頭的頭戴式穿戴設(shè)備，例如:谷歌眼鏡(Google Glass)、百度智能眼鏡(BaiduEye)等，或者帶有攝像頭的智能手表，或者帶有攝像頭視覺(jué)輸入的機(jī)器人，本實(shí)施例對(duì)此不作限定。
[0042]上述圖像分割裝置中，接收模塊31接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之后，通過(guò)獲取全圖光流、背景光流進(jìn)而確定目標(biāo)物體的前景區(qū)域即目標(biāo)物體，在目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程中，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷并分割出上述目標(biāo)物體所在的圖像區(qū)域，從而可以實(shí)現(xiàn)在對(duì)想要進(jìn)行圖像識(shí)別和認(rèn)識(shí)的物體進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，只需要拿取或搖晃目標(biāo)物體即可快速獲得對(duì)目標(biāo)物體的圖像分割，為下一步針對(duì)目標(biāo)物體的圖像識(shí)別做準(zhǔn)確的識(shí)別輸入。
[0043]圖像識(shí)別是人工智能方向最重要的突破，而且具有相當(dāng)廣泛且有價(jià)值的使用場(chǎng)景，是今后搜索領(lǐng)域的重中之重，本發(fā)明采用全新的人機(jī)交互方式，自然的用戶界面接口，比現(xiàn)有的先拍照再對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行圈劃涂抹的圖像識(shí)別方式更自然更便捷。對(duì)于智能穿戴設(shè)備上的圖像識(shí)別功能，自然的交互方式顯得尤為重要，本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)用戶“所拿起即可搜索獲得結(jié)果”，本發(fā)明所實(shí)現(xiàn)的交互方式和用戶體驗(yàn)是一種相當(dāng)大的區(qū)別于其他同類或相似類別產(chǎn)品的重要特性。
[0044]本發(fā)明提供的方法是各種可以進(jìn)行第一視角做視覺(jué)圖像信息捕捉和處理的一切智能產(chǎn)品非常有可能會(huì)涉及并采用的方法，本發(fā)明提供的方法是從底層算法到表象人機(jī)交互方式都有可能會(huì)復(fù)制并立即采用到產(chǎn)品中的一個(gè)特性和技術(shù)支持，是作為穿戴式智能視覺(jué)產(chǎn)品進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別的一個(gè)基本技術(shù)支持。
[0045]本發(fā)明提供的方法對(duì)于其他一切基于圖像和視覺(jué)認(rèn)知能力的人工智能產(chǎn)品，機(jī)器人的視覺(jué)認(rèn)知同用戶人類的交互方式都具有革命性的體驗(yàn)，例如:將一個(gè)物體拿到機(jī)器人面前舉起搖動(dòng)進(jìn)而讓其認(rèn)知和識(shí)別判斷此物體。
[0046]需要說(shuō)明的是，在本發(fā)明的描述中，除非另有說(shuō)明，“多個(gè)”的含義是兩個(gè)或兩個(gè)以上。
[0047]流程圖中或在此以其他方式描述的任何過(guò)程或方法描述可以被理解為，表示包括一個(gè)或更多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)特定邏輯功能或過(guò)程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式的范圍包括另外的實(shí)現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時(shí)的方式或按相反的順序，來(lái)執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實(shí)施例所屬【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員所理解。
[0048]應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。在上述實(shí)施方式中，多個(gè)步驟或方法可以用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，如果用硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)，和在另一實(shí)施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項(xiàng)或他們的組合來(lái)實(shí)現(xiàn):具有用于對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)實(shí)現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(Programmable Gate Array ;以下簡(jiǎn)稱:PGA),現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field ProgrammableGate Array ;以下簡(jiǎn)稱:FPGA)等。
[0049]本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，包括方法實(shí)施例的步驟之一或其組合。
[0050]此外，本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一個(gè)處理模塊中，也可以是各個(gè)模塊單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上模塊集成在一個(gè)模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，也可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。
[0051]上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤或光盤等。
[0052]在本說(shuō)明書(shū)的描述中，參考術(shù)語(yǔ)“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說(shuō)明書(shū)中，對(duì)上述術(shù)語(yǔ)的示意性表述不一定指的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任何的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。
[0053]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
【權(quán)利要求】
1.一種圖像分割方法，其特征在于，包括: 接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像，獲取所述視頻圖像的全圖光流，估計(jì)所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移，以及獲取所述視頻圖像的背景光流，估計(jì)所述視頻圖像中背景像素的位移； 將所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)比，獲得所述目標(biāo)物體的前景區(qū)域； 對(duì)所述目標(biāo)物體的前景區(qū)域中的視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，并通過(guò)計(jì)算提取的特征點(diǎn)的概率密度確定所述目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)； 對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤； 根據(jù)所述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像包括: 接收通過(guò)攝像頭輸入的描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1-2任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之前，還包括: 接收用戶通過(guò)語(yǔ)音、觸摸屏或者動(dòng)態(tài)傳感器輸入的圖像識(shí)別請(qǐng)求，以觸發(fā)接收所述視頻圖像的操作。
4.一種圖像分割裝置，其特征在于，包括: 接收模塊，用于接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像； 獲取模塊，用于獲取所述接收模塊接收的視頻圖像的全圖光流，估計(jì)所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移，以及獲取所述接收模塊接收的視頻圖像的背景光流，估計(jì)所述視頻圖像中背景像素的位移； 對(duì)比模塊，用于將所述視頻圖像中每個(gè)像素的位移與對(duì)應(yīng)的背景像素的位移進(jìn)行對(duì)t匕，獲得所述目標(biāo)物體的前景區(qū)域； 提取模塊，用于對(duì)所述對(duì)比模塊獲得的目標(biāo)物體的前景區(qū)域中的視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提??； 確定模塊，用于通過(guò)計(jì)算所述提取模塊提取的特征點(diǎn)的概率密度確定所述目標(biāo)物體的個(gè)數(shù)； 跟蹤模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行視覺(jué)跟蹤和運(yùn)動(dòng)軌跡分析，以對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行跟蹤； 分割模塊，用于根據(jù)所述特征點(diǎn)的幀間位移、幀間切割窗口相似度和跟蹤框尺度變換，對(duì)所述目標(biāo)物體進(jìn)行靜止判斷和圖像分割。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于，還包括:攝像頭； 所述接收模塊，具體用于接收通過(guò)所述攝像頭輸入的描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求4-5任意一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于， 所述接收模塊，還用于在接收描述目標(biāo)物體的動(dòng)態(tài)移動(dòng)過(guò)程的視頻圖像之前，接收用戶通過(guò)語(yǔ)音、觸摸屏或者動(dòng)態(tài)傳感器輸入的圖像識(shí)別請(qǐng)求，以觸發(fā)接收所述視頻圖像的操



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【文檔編號(hào)】G06T7/20GK104408743SQ201410618207
【公開(kāi)日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年11月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月5日
【發(fā)明者】顧嘉唯, 余軼南, 王睿, 余凱 申請(qǐng)人:百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司