[發明專利]一種基于多幀統計的視頻車道背景建模方法

有效

• 申請號: 201210023760.5
• 申請日: 2012-02-03
• 公開（公告）號: CN102609689A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發明（設計）人: 沈項軍;詹智財;張松松;彭長生
• 申請（專利權）人: 江蘇科海智能系統有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 鎮江京科專利商標代理有限公司 32107
• 代理人: 夏哲華

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技術領域

???????本發明涉及計算機視頻處理、圖像分析及交通視頻監控領域，尤其是視頻車道背景的建模方法，以確定視頻中車道的背景區域。

背景技術

近年來，隨著城市人口、車輛的日益增加，城市的交通狀況也備受關注，視頻監控在交通領域得到了非常廣泛的應用。準確地從視頻流中區分出車道和運動目標，從而實現對運動目標的實時分析、跟蹤、判別監控，就顯得特別重要和有意義，因此準確的車道檢測技術變得尤為重要。

在車道檢測技術上，背景建模方法是最為常見的建模方法。常用的背景建模方法一般可分為基于像素的背景建模方法和基于塊的背景建模方法。所謂基于像素的背景建模方法主要是根據每個像素在時間域上的分布信息構造其背景模型。?如采用混合髙斯背景建模方法對交通場景進行建模，該建模方法將圖像中每個像素的混合高斯概率模型由三個髙斯成分組成，分別對應于道路、車輛及陰影。?此外Elgammal等人提出了一種非參數背景建模算法，該方法不用對背景的概率模型做任何假設，直接利用先前獲得的像素值估計當前像素為背景的概率。現有的基于像素的背景建模方法大都僅利用了每個像素在時間域上的分布信息，并沒有利用像素在空間域上的分布信息。此外模型學習速度較慢，建模過程較復雜，模型不能反映場景的突然變化，從而使得此類方法對場景的非平穩變化依然比較敏感。基于塊的背景建模方法是將每幀圖像分割為多個重疊或非重疊的小塊，然后使用每個塊的特征構造背景模型。與單個像素相比，塊能夠獲得更多的空間分布信息，使得基于塊的背景建模方法對場景的局部變化不敏感。如Seki等利用相鄰塊之間的圖像變化在空間上的共同出現的規律，改善對前景目標的檢測效果。?Matsuyama?等使用歸一化向量距離度量塊之間的相關性。基于塊的背景減除方法最大缺點是獲得的運動目標比較粗糙，不適于對運動目標分割要求較高的應用場合。

發明內容

本發明的目的是為克服上述現有技術的不足，提出了一種基于多幀統計的視頻車道背景建模方法，建模過程簡單可靠，模型對場景的非平穩變化不敏感，能反映場景的突然變化，適應各種光照條件及適應各種路況條件下的交通視頻監控。

為實現上述目的，本發明的技術方案是依次采用如下步驟：（1）將交通道口的n幀連續圖像幀轉換成灰度圖像矩陣，Y_i,j=0.299*R_i,j+0.587*G_i,j+0.114*B_i,j，Y_i,j是轉換得到的像素上的灰度值，R_i,j、G_i,j、B_i,j是圖像幀在第i行第j列上的RGB顏色值，0<x<n+1，M是圖像幀的總行數，N是圖像幀的總列數；（2）建立統計矩陣，???????????????????????????????????????????????是圖像第i行、第j列的像素上灰度值是k的圖像幀統計次數，剛開始設置矩陣S為零矩陣；（3）連續取n幀灰度圖像矩陣的灰度值Y_i,j，在所述統計矩陣S的相應位置上做加1處理，將所述的數值按從高到低順序取出，將取出的構成一個新的集合_，直至為止；（4）按公式得到視頻幀第i行j列上的背景像素值，并得到視頻幀全背景灰度矩陣_；（5）再次讀取同一個交通道口的相鄰的兩幀圖像幀，將該相鄰的兩幀圖像幀分別轉換成灰度圖像矩陣D_A、D_B，并對灰度圖像矩陣D_A、D_B相減得到差分矩陣?D_C；（6）建立一個車道背景圖像的統計矩陣D_D,?剛開始設置統計矩陣D_D為零矩陣；將所述差分矩陣D_C中所有灰度小于閾值40的值賦零，對差分矩陣D_C中灰度值大于0的位置保留，在統計矩陣D_D的相應位置上做加1操作；（7）取所述同一個交通道口的下兩幀視頻幀，將該下兩幀視頻幀轉換成灰度圖像矩陣，并得到一個差分矩陣，重復進行50-150次步驟（6）中的賦零操作和加1操作；得到一個記錄連續50-150次幀間差分并標記車道背景矩陣；（8）取所述車道背景矩陣并在所述視頻幀全背景矩陣的相應位置上做賦零操作，得到只包含車道背景的灰度矩陣。