[發(fā)明專利]檢測圖像前景的方法及設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110084037.3
• 申請日: 2011-04-02
• 公開（公告）號: CN102737370A
• 公開（公告）日: 2012-10-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王鑫;范圣印;王曉萌;宮衛(wèi)濤
• 申請（專利權(quán)）人: 株式會社理光
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務(wù)所 11105
• 代理人: 黃小臨

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理方法及設(shè)備，并且更具體地涉及一種圖像前景檢測方法及設(shè)備。

背景技術(shù)

目前，前景物體檢測方法在例如監(jiān)控系統(tǒng)、視頻會議系統(tǒng)、人機交互系統(tǒng)等系統(tǒng)中存在廣泛應(yīng)用。已知的前景物體檢測方法根據(jù)輸入信號的不同，大致可以被劃分為兩類：第一類方法(也即主流的方式)是基于輸入圖像的運動檢測；第二類方法是基于通過紅外裝置、雷達裝置或者多攝像頭裝置獲取的3D信息的前景檢測。

基于輸入圖像的運動檢測方法相對成熟并且處理速度相對較快，并且被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)攝像頭中。典型的基于輸入圖像的運動檢測方法例如有基于幀間差的運動檢測方法或者基于混合高斯模型(GMM)的運動檢測方法。但是，該類運動檢測存在其自身的缺點：對快速亮度變化敏感、在低光照條件下檢測精度惡化、以及很難區(qū)分物體在光下投射的影子。

基于3D信息的前景檢測方法可以在低光照條件下工作，典型地為例如基于深度圖像的前景檢測方法，其可以包括利用深度檢測的前景檢測、以及利用運動檢測的前景檢測。隨著3D技術(shù)的不斷發(fā)展，用于獲得3D信息的裝置造價變得越來越便宜，該類前景檢測方法也越來越多地被用來檢測圖像前景。例如，在專利文獻US7308112B2中提出了一種用于人機交互系統(tǒng)的檢測并識別用戶指令的方法。其中，通過硬件傳感器以某一幀速率拍攝連續(xù)的深度圖像，并且利用所拍攝的連續(xù)深度圖像來進行人的檢測、人的身體組件的檢測、手的形狀分析、軌跡分析、身體方向確定、姿勢匹配等。但是，該類前景物體檢測方法也存在其自身的缺點：有效工作距離的限制、以及較強光照也會影響檢測結(jié)果。

鑒于基于輸入圖像的運動檢測方法與基于3D信息的前景檢測方法受環(huán)境影響的特性有所不同，因此希望將這兩種方法融合在一起以便獲得良好的前景檢測結(jié)果。

在專利文獻US7317830B1中提出一種結(jié)合深度圖像的深度信息和輸入圖像的彩色信息進行前景和背景分割的方法。具體地，首先使用深度信息和彩色信息建立一個多維背景模型，然后將深度圖像中每一像素的深度值與背景模型中對應(yīng)像素的深度值進行比較，如果比較結(jié)果表明這兩個深度值不相同，則將該像素標(biāo)記為前景，并且將輸入圖像中每一像素的灰度值與背景模型中對應(yīng)像素的灰度值進行比較，如果比較結(jié)果表明這兩個灰度值不相同，則將該像素標(biāo)記為前景。其中，深度信息獨立于彩色圖像信息并不受陰影和相似顏色的影響。然而，該專利文獻中使用深度信息和彩色信息建立多維背景模型的算法相當(dāng)復(fù)雜，并且在無背景模型的情況下前景分割精度較低。

因此，存在對于一種簡單的在任何環(huán)境下都能獲得良好的前景檢測精度的前景檢測方法及設(shè)備的需要。

發(fā)明內(nèi)容

考慮到上述問題而提出了本發(fā)明。本發(fā)明的一個目的是提供一種圖像前景檢測方法及設(shè)備，其通過基于輸入圖像的亮度參數(shù)將基于輸入圖像的運動檢測結(jié)果與基于深度圖像的前景檢測結(jié)果組合，有利地利用基于輸入圖像的運動檢測方法和基于深度圖像的前景檢測方法兩者各自的優(yōu)點，從而在任何環(huán)境下都能提供良好的前景檢測精度。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種圖像前景檢測方法，包括：提取所述圖像的亮度分量并獲得亮度參數(shù)；對所述圖像進行運動檢測以檢測出第一前景區(qū)域；從與所述圖像相關(guān)聯(lián)的深度圖像中檢測出第二前景區(qū)域；以及基于所述亮度參數(shù)，對所述第一前景區(qū)域與所述第二前景區(qū)域進行組合。

優(yōu)選地，在該圖像前景檢測方法中，所述亮度參數(shù)包括像素的亮度值和/或表示幀間亮度變化的像素的亮度差值。

進一步，在該圖像前景檢測方法中，作為像素的亮度值和/或亮度差值的函數(shù)，來確定所述第一前景區(qū)域的置信度，使得其隨著亮度值降低而下降和/或隨著亮度差值增加而下降；作為像素的亮度值的函數(shù)，來確定所述第二前景區(qū)域的置信度，使得其隨著亮度值增加而下降；將所述第一前景區(qū)域和所述第二前景區(qū)域分別利用相應(yīng)置信度加權(quán)并相加；以及對于每個像素，當(dāng)相加后的置信度高于預(yù)定置信度閾值時，將該像素確定為最終前景區(qū)域。

優(yōu)選地，在該圖像前景檢測方法中，所述亮度參數(shù)包括像素的亮度值。

進一步，在該圖像前景檢測方法中，對所述圖像進行運動檢測包括：提取所述圖像的反射分量；以及利用混合高斯運動檢測方法對所述圖像的亮度分量進行運動檢測，以便獲得所述圖像的第一前景區(qū)域，其中，將混合高斯運動檢測模型中的決策參數(shù)T設(shè)置為亮度值的函數(shù)，在亮度值高于預(yù)定亮度值閾值時，將決策參數(shù)T設(shè)置為預(yù)定最大值，而在亮度值低于所述預(yù)定亮度值閾值時，將決策參數(shù)T設(shè)置為從所述預(yù)定值逐漸減小。