[發(fā)明專利]一種基于紋理和強(qiáng)度特征融合的多尺度背景建模方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110163655.7
• 申請日: 2011-06-17
• 公開（公告）號: CN102222339A
• 公開（公告）日: 2011-10-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王春恒;張重;肖柏華;周文
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;H04N7/18
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 梁愛榮

1.一種基于紋理和強(qiáng)度特征融合的多尺度背景建模方法，其特征在于，該方法，包含以下步驟：

步驟S1：對輸入圖像序列中的圖像分成N個尺度，第n個尺度的大小為ω_n，將每幅圖像等分成大小為ω_n×ω_n的無重疊小塊，然后計算每個小塊的均值并對每幅圖像做大小為ω_n的下采樣；

步驟S2：對每個尺度下采樣后的圖像用尺度不變中心對稱的局部三元模式算子表示，用自適應(yīng)的模式核密度方法計算每個尺度圖像中尺度不變中心對稱的局部三元模式屬于背景的概率，用每次進(jìn)入的尺度不變中心對稱的局部三元模式對圖像紋理背景模型進(jìn)行更新，并對把前B個權(quán)值累加值超過紋理比重閾值T_b的概率密度分布作為背景，并計算尺度不變中心對稱的局部三元模式屬于背景的概率，對每個尺度的圖像紋理進(jìn)行背景建模，得到一個圖像紋理背景模型；

步驟S3：將每個尺度下采樣后的圖像變換成強(qiáng)度圖像，計算每個強(qiáng)度圖像的像素屬于背景的概率，把前M個權(quán)值累加值超過強(qiáng)度比重閾值T_m的高斯模型作為背景，并用簡化的混合高斯模型計算強(qiáng)度比重閾值T_m屬于背景的概率，對每個尺度的圖像強(qiáng)度特征進(jìn)行背景建模，得到一個圖像強(qiáng)度背景模型；

步驟S4：將相同尺度的圖像紋理和圖像強(qiáng)度進(jìn)行融合，并幾何平均計算每個尺度下每個像素屬于背景的概率；將不同尺度的概率圖用雙線性插值的方法變換到原始圖像的大小，得到并用幾何平均算出尺度融合后屬于背景的最終概率；

步驟S5：對最終屬于背景的概率進(jìn)行判斷，如果屬于背景的概率p(x，y)小于前背景分割閾值，則(x，y)代表的像素點(diǎn)的位置為前景，如果屬于背景的概率p(x，y)大于前背景分割閾值T_f，則(x，y)代表的像素點(diǎn)的位置為背景。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于紋理和強(qiáng)度特征融合的多尺度背景建模方法，其特征在于，所述尺度不變中心對稱的局部三元模式SCLTP如下表示：

SCLTPR,Nτ(x,y)=⊕i=0N/2-1Sτ(ni,nj),]]>

其中，S_τ表示2位二進(jìn)制編碼數(shù)，R表示對稱點(diǎn)距離中心點(diǎn)的距離，(x，y)代表像素點(diǎn)的位置，n_i和n_j是關(guān)于N鄰域中心對稱的兩個像素的灰度值，他們距離中心點(diǎn)(x，y)的距離均為R，是二值符號的連接符，j＝i+N/2，i、j為N鄰域點(diǎn)的位置，τ是尺度不變因子。