[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

技術領域

本發明屬于圖像處理技術，特別是一種基于改進的混合高斯背景更新算法的目標檢測圖像處理方法。

背景技術

現今，紅外目標檢測是在圖像處理方面的熱點和難點，如何在復雜背景中檢測到信息量有限的紅外目標，而且背景并不是完全不變的，這是現在研究紅外目標檢測的難點。針對紅外目標檢測的特殊特點，混合高斯背景更新算法明顯優于光流法或背景幀差法等目標檢測方法（1.李明之，馬志強，單勇，張曉燕.復雜條件下高斯混合模型的自適應背景更新.計算機應用，2011,31(7):1831-1834）。這是由于背景幀差法無法處理背景光線的變化和噪聲影響的情況（2.一種改進的高斯混合背景模型算法及仿真.計算機仿真，2007,24(11):190-193），而光流法無法分辨背景中如果存在規律變化的物體，如風吹擺動的樹葉的情況（3.白向峰，李艾華，李喜來，李仁兵.?新型背景混合高斯模型.中國圖象圖形學報，2011,16(6):983-988）。相比之下，混合高斯背景更新算法能夠處理背景的上述這些情況，對這些情況的干擾有很好的抑制作用，具有很好的魯棒性，因而在紅外目標檢測領域得到了廣泛的應用。

然而傳統的混合高斯背景更新算法存在著明顯的缺陷。在傳統的算法中，處理每幀圖像時，每個像素點的高斯分布個數為固定的值N，對整幀圖像每個像素點進行相同背景更新速率的處理。這樣的算法就造成了缺陷有：（1）對非興趣區域（沒有出現目標點的區域）的反復運算，浪費了運算時間和存儲空間；（2）當背景光線發生突然變化的時候，背景點和前景點的判別發生混亂，會將背景檢測成為前景目標；（3）當檢測到目標進入視場后，如果目標靜止了，會自動將目標融入背景中，成為背景的一部分。

發明內容

本發明的目的在于提供一種能夠快速地處理背景突變和目標靜止的情況，并且能夠準確分辨背景點和前景點的目標檢測圖像處理方法。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種目標檢測圖像處理方法，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。

本發明與現有技術相比，其顯著優點：（1）其處理是分為興趣區和非興趣區進行的，在不同的區域采取不同的高斯分布個數和權值更新速率進行處理，有效地減少了算法的運算時間，節約了存儲空間。（2）通過系數b、r和c來設置不同的背景更新速率，能夠有效地處理背景發生突變的情況。（3）通過系數g和y來設置不同的背景更新速率，能夠有效地處理前景目標靜止的情況。

下面結合附圖對本發明作進一步詳細描述。

附圖說明

圖1是本發明目標檢測圖像處理方法的流程框圖。

圖2（a）是目標靜止的原始圖像，圖2（b）是傳統方法仿真結果，圖2（c）是本發明仿真結果。

圖3（a）是背景突變的原始圖像，圖3（b）是傳統方法仿真結果，圖3（c）是本發明仿真結果。

圖4（a）是目標快速移動的原始圖像，圖4（b）是傳統方法對目標檢測結果，圖4（c）是本發明對目標檢測結果。

圖5（a）是目標靜止的原始圖像，圖5（b）是傳統方法對目標的檢測結果，圖5（c）是本發明對目標的檢測結果。

具體實施方式