[發明專利]基于HSV空間在線聚類的視頻背景提取方法

有效

• 申請號: 201210166509.4
• 申請日: 2012-05-25
• 公開（公告）號: CN102722720A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 吳健;崔志明;時玉杰;劉純平
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 陶海鋒

技術領域

本發明涉及一種視頻背景提取的方法，尤其涉及一種提取彩色背景的、魯棒性較強的基于HSV空間在線聚類的背景提取方法，屬于運動目標檢測領域。

背景技術

從視頻中提取運動目標是計算機視覺領域的基礎課題，廣泛應用于視頻監視和交通自動監控等領域。常用的運動目標檢測方法有光流法、幀差法和背景差分法等。背景差分法能夠完整地檢測出運動目標，并能夠實現實時的運動檢測。因而，其在計算機視覺領域有著廣泛的應用。背景差分法主要由背景提取、目標檢測和背景更新三部分組成。

視頻背景提取是運動目標檢測和分割的基礎，運動目標檢測效果的好壞直接取決于所提取的背景的優劣。由于視頻中存在運動物體，視覺目標本身及周邊環境復雜多變，因此獲得魯棒而高效的背景提取方法目前仍舊是計算機視覺中一個極具挑戰性的研究課題。

傳統的利用聚類算法進行背景提取的方法是利用三個動態三元組記錄每個像素的像素值在整個訓練視頻中的變化并進行K-均值聚類實現。但是這種方法具有一定的局限性，那就是K-均值聚類在視頻背景提取中必須預先設定聚類數目，進行人工干預。針對這一問題，肖梅、韓崇昭等人在《模式識別與人工智能》第20卷第1期的基于在線聚類的背景減法一文中提出對每一像素點的灰度值進行在線聚類的方法提取背景。中國發明專利CN101834981A公開了一種基于在線聚類的視頻背景提取方法，以像素點的灰度值為聚類分類依據，采用聚類的方法，通過自適應更新聚類閾值，實現自適應的在線聚類，較好地實現了背景的提取。

但是，上述方法均只能處理灰度圖像，需要將視頻圖像首先進行灰度化處理，在此過程中，丟失了部分圖像信息，導致以此為基礎的背景提取效果受到影響。

蔣建國、郎立娜等人在《電子測量與儀器學報》第26卷第2期的基于像素值聚類的運動目標檢測方法一文中，提出基于RGB顏色空間聚類提取彩色背景的方法，但是該算法限定了3個聚類模板，并且需要人工設置兩個閾值分別進行模板選擇和背景訓練判定，不能做到自適應地提取背景。同時，由于采用RGB顏色空間，聚類判定時與灰度圖像聚類類似，將像素點與每個模板的3個顏色分量之間的顏色差求和后作為一個值與閾值進行對比，沒有體現彩色圖像信息較多的優勢，提取效果甚至不如灰度圖像的在線聚類。

發明內容

本發明的發明目的是提供一種基于HSV空間在線聚類的視頻背景提取方法，采用在線聚類方法，能夠提取到彩色背景，更加符合人類的視覺特性；并且能夠自動獲取并更新聚類閾值，使閾值不斷向優化算法效果的方向發展，獲得更好的背景提取效果。

為達到上述發明目的，本發明采用的技術方案是：一種基于HSV空間在線聚類的視頻背景提取方法，采用聚類方法實現，對一段視頻訓練幀，以像素點在HSV空間的三個通道的值為聚類分類依據，分別提取每個像素點在HSV空間的H、S和V值，視頻訓練幀的幀數為N，N≥50，對視頻訓練幀中的每個像素點，分別按下列步驟處理：

[1]取視頻第一幀，以幀在HSV空間中的H、S和V值初始化三個通道中的第一個聚類，并同時初始化聚類中心和類中包含的元素數目，第一幀中該像素點在HSV顏色空間的H、S和V值分別為三個通道各自的第一個聚類的聚類中心，初始的元素數目為1，初始的聚類閾值為0；

[2]依次取視頻的第t幀，1＜t≤N，每次進行如下兩步操作：

[2-1]更新閾值：取該像素點在當前幀與前一幀在HSV空間中H值之差的絕對值、S值之差的絕對值和V值之差的絕對值，將上述三個值之和與上一輪的聚類閾值進行比較，取其中大的一個作為本一輪的聚類閾值；

[2-2]聚類：分別計算該像素點在第t幀中的H、S或V值與對應通道中各個聚類的聚類中心之間的距離，尋找距離最近的聚類類別，獲得分別對應H、S、V值的三個最近距離；判斷三個最近距離之和與本一輪的聚類閾值的關系，如果最近距離之和小于等于聚類閾值，則將該像素點在HSV空間的H、S和V值分別歸入各自相應的距離最近的聚類中，并分別對三個通道的該聚類中的所有值求算術平均值，作為該聚類的新的聚類中心；如果最近距離之和大于聚類閾值，則三個通道中分別創建一個新的聚類，并進行初始化：以該像素點在第t幀的H、S和V值分別作為各自通道新聚類的聚類中心，同時定義新聚類的數目為1；

[3]統計三個通道中各聚類的元素數目，分別用三個通道中各自包含元素數目最多的聚類的聚類中心作為該像素點在HSV空間的三個通道的當前背景值。