[發(fā)明專利]一種運動目標檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010608739.2
• 申請日: 2010-12-17
• 公開（公告）號: CN102542571A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃光彬;陳健平;劉之富;黃凱峰;陳俊賢;林倞;胡赟;梁小丹
• 申請（專利權(quán)）人: 中國移動通信集團廣東有限公司
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06K9/00
• 代理公司: 北京銀龍知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;趙愛軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種運動目標檢測方法及裝置。

背景技術(shù)

運動目標檢測算法是視頻智能分析中最基礎(chǔ)最重要的部分，主要是指通過定義相應(yīng)數(shù)學(xué)模型及分割算法，將視頻幀序列中持續(xù)運動目標自動從背景中檢測出來的一種技術(shù)。

在進行運動目標檢測時，需要對圖像內(nèi)容進行理解，主要途徑為提取圖像的結(jié)構(gòu)特征和紋理特征，并用結(jié)構(gòu)特征和紋理特征來表征圖像。利用結(jié)構(gòu)特征的方法主要是提取圖像的基本輪廓和結(jié)構(gòu)信息，常用的方法有Gabor濾波器、初始簡圖(Primal?Sketch)濾波器等。通過設(shè)置不同方向、不同大小、不同形狀的濾波器去盡可能完整地描述圖像的整體結(jié)構(gòu)。

利用紋理特征的方法主要是提取圖像的具有一定規(guī)律變化的紋理區(qū)域，常用的方法是利用顏色直方圖、局部二進制模式(LBP)特征、梯度方向直方圖(HOG)等統(tǒng)計信息來進行描述。

現(xiàn)有技術(shù)的一種運動目標檢測算法為：通過利用背景的空間相關(guān)性，進行單個圖像幀上像素塊提取，對提取的像素塊進行特征描述，根據(jù)特征描述的差別來判定運動目標和背景，其中，多幀像素塊特征差值較大的為運動目標區(qū)域，特征差值較小的為背景區(qū)域。

發(fā)明人在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在如下問題：

對于基于像素塊的背景建模算法來說，事實上由于現(xiàn)實場景中存在很多復(fù)雜的背景情況，如突然的光照變化、雨霧天氣等，根據(jù)單幀像素塊分析根本無法得到完整的背景圖像，再加上場景中光照陰影影響和鏡面反射等變化，使得基于此種背景建模算法的運動目標檢測方法的準確度不高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種運動目標檢測方法及裝置，解決現(xiàn)有技術(shù)中運動目標檢測的準確度不高的問題。

為解決上述問題，本發(fā)明提供技術(shù)方案如下：

一種運動目標檢測方法，包括：

從連續(xù)多幀圖像中提取多個視頻塊，每個視頻塊由所述連續(xù)多幀圖像中相同位置處的像素塊組成；

提取視頻塊的結(jié)構(gòu)特征；

提取視頻塊的紋理特征；

將每個視頻塊的結(jié)構(gòu)特征和紋理特征組合為該視頻塊的特征向量；

將多個視頻塊的特征向量組合為背景的特征矩陣；

構(gòu)造將待檢測視頻塊的特征向量用所述特征矩陣進行線性表示的方程，并求取所述方程的最小化殘差解，得到解向量；

當所述解向量對應(yīng)的殘差大于第一閾值，或者，所述解向量的稀疏度小于第二閾值時，將所述待檢測視頻塊判定為運動目標。

上述的運動目標檢測方法，其中，所述提取視頻塊的結(jié)構(gòu)特征包括：

構(gòu)造多個方向的二維Gabor濾波器；

將每個二維Gabor濾波器進行垂直移動或者保持不動，得到多個二維Gabor濾波器；

求取所述視頻塊對所述多個二維Gabor濾波器的線性響應(yīng)，得到線性響應(yīng)向量；

將所述線性響應(yīng)向量構(gòu)造為所述視頻塊的結(jié)構(gòu)特征。

上述的運動目標檢測方法，其中，所述將所述線性響應(yīng)向量構(gòu)造為所述視頻塊的結(jié)構(gòu)特征包括：

按照從大到小的順序從所述線性響應(yīng)向量中選取預(yù)定數(shù)目個元素，將選取的預(yù)定數(shù)目個元素更新為1，將其余元素更新為0，并將更新得到的線性響應(yīng)向量構(gòu)造為所述視頻塊的結(jié)構(gòu)特征。

上述的運動目標檢測方法，其中，所述預(yù)定數(shù)目為3。

上述的運動目標檢測方法，其中，所述提取視頻塊的紋理特征包括：

構(gòu)造多個方向的二維Gabor濾波器；

將每個二維Gabor濾波器進行水平移動或者保持不動，得到多個二維Gabor濾波器；

求取所述視頻塊對所述多個二維Gabor濾波器的卷積響應(yīng)，得到卷積響應(yīng)向量；

將所述卷積響應(yīng)向量的統(tǒng)計直方圖構(gòu)造為所述視頻塊的紋理特征。

上述的運動目標檢測方法，其中，所述將所述卷積響應(yīng)向量的統(tǒng)計直方圖構(gòu)造為所述視頻塊的紋理特征：

對所述統(tǒng)計直方圖進行歸一化處理，得到均值直方圖，并將所述均值直方圖構(gòu)造為所述視頻塊的紋理特征。

上述的運動目標檢測方法，其中，通過最小化1-范數(shù)的方法來求取所述方程的最小化殘差解。

上述的運動目標檢測方法，其中，按照如下公式計算所述解向量的稀疏度：

其中，為所述解向量，為的稀疏度，k為的維數(shù)，為去除中的零元素后得到的向量，的1-范數(shù)，為的1-范數(shù)。

一種運動目標檢測裝置，包括：