[發明專利]一種目標檢測圖像處理方法

有效

• 申請號: 201310177205.2
• 申請日: 2013-05-14
• 公開（公告）號: CN103235950A
• 公開（公告）日: 2013-08-07
• 發明（設計）人: 顧國華;王厚;周霞;胡楷;錢惟賢;陳錢;徐富元;任侃;隋修寶;何偉基;路東明;于雪蓮;李宏哲
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 唐代盛

1.一種目標檢測圖像處理方法，其特征在于步驟如下：

第一步，用第1幀圖像的像素值對所有高斯分布進行初始化，每個像素點當作興趣區的點來設置高斯分布個數N，第T幀圖像的第M個像素的第I個高斯分布的權值為，均值為，方差為，其中A為每幀圖像含有的像素點的總數；

第二步，用第2，3，…，T幀圖像的像素值依次去匹配第1幀圖像相應位置點的所有高斯分布，如果匹配成功，則把該點當作非興趣區的點來設置權值更新率α、更新系數g、y，b、r和c，并且更新該點的所有高斯分布，T為圖像的幀數；

第三步，如果第二步中的匹配不成功，判斷背景是否發生突變，若背景發生突變，則將該點當作非興趣區的點來設置權值更新率和更新系數；若背景未發生突變，則把該點當作興趣區的點來設置權值更新率和更新系數，并且歸一化權值，用該點的像素值替換最低優先級的高斯分布，用設置權值更新率和更新系數來更新除被替換掉的其他高斯分布；

第四步，記錄當作興趣區的點的坐標，這些點的最大范圍是興趣區和非興趣區的分界線；

第五步，當每幀圖像完成高斯分布參數的更新后，用現有的高斯分布建立高斯背景模型，建立好背景模型后，即可用每幀圖像的像素值來檢測目標，檢測到目標后，判斷目標是否靜止，若目標靜止，則設置當前最低優先級的高斯分布的更新系數。

2.根據權利要求1所述的目標檢測圖像處理方法，其特征在于第二步中的匹配、更新方法為：

用第T幀圖像的每個像素點的像素值依次去匹配第1幀圖像相應位置的所有高斯分布，匹配點滿足公式為：

|J_M,T-μ_M,I,T|＜3σ_M,I,T??????????????????????????????????????????(15)

T為圖像的幀數；在N個高斯分布中如果存在匹配于該點像素值的高斯分布，這N個高斯分布是按照優先級計算公式的大小，優先級從高到低排列，第Φ個高斯分布與該點像素值匹配的話，通過以下函數公式(16)、(17)、(18)更新該高斯分布的權值、均值和方差：

ωM,Φ,T=(1-α)ωM,Φ,T-1+α+α·g+α·rb---(16)]]>

μ_M,Φ,T=(1-β)μ_M,Φ,T-1+β·J_M,T???????????????????(17)

(σ_M,Φ,T)²=(1-β)(σ_M,Φ,T-1)²+β·(J_M,T-μ_M,Φ,T)^T(J_M,T-μ_M,Φ,T)??(18)

其中，權值更新率α=10^-e，更新系數g用以處理目標停止融入背景的情況，初始值g=0，更新系數r用以處理背景突變的情況，初始值為

r=JM,T·(2πσ2)-12·exp(-(JM,T-μM,I,T)T(JM,T-μM,I,T)/(2σ2))---(18)]]>

式(16)中，b=Σr，模型學習率β和權值更新率α之間存在關系可表示為

β∝α·η(J_M,T-μ_M,T，σ_M,T)????????????????????????(19)

因此，令

β=(1-α)·gy+α·g+(1-α)rb·c+α·rb---(20)]]>

其中，y=Σg，，并且，其他的N-1個高斯分布只需要更新其權值，第I個高斯分布的權值更新為

ωM,I,T=(1-α)ωM,I,T-1+α·g+α·rb---(21)]]>

其中I≠Φ。