[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于多尺度小波閾值去噪的目標(biāo)檢測(cè)方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310391620.8
• 申請(qǐng)日: 2013-09-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103473753A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王曉東;王京京;吳建德;范玉剛;黃國(guó)勇;鄒金慧;邵宗凱;冷婷婷;張光輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 昆明理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/50
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/50
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于多尺度小波閾值去噪的目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

目標(biāo)檢測(cè)是視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題，是進(jìn)行目標(biāo)分類(lèi)、跟蹤及行為理解的基礎(chǔ)，在智能視頻監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航和醫(yī)學(xué)圖像處理等諸多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。而噪聲的存在，破壞了圖像在結(jié)構(gòu)等方面的相關(guān)性，不利于特征的提取。但是迄今為止，在參考各種目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，研究發(fā)現(xiàn)以往的檢測(cè)模型并沒(méi)有考慮圖像采集過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲及異常數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，如光照的突然變化、實(shí)際背景圖像中有些物體的波動(dòng)、攝像機(jī)的抖動(dòng)、運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)出場(chǎng)景對(duì)原場(chǎng)景的影響等。

針對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)算法有：背景差法、質(zhì)心跟蹤法、模板匹配法、幀間差分法、Mean?shift法，粒子濾波(PF)算法、光流法、管道濾波法等。其中比較常用的是光流法、背景差法和幀差法。光流法利用圖像序列中的像素強(qiáng)度的時(shí)域變化和相關(guān)性來(lái)確定各自像素位置的“運(yùn)動(dòng)”，可以不需要預(yù)先知道場(chǎng)景的任何信息；幀間差法對(duì)物體的運(yùn)動(dòng)比較敏感，受光線的影響較小，但是檢測(cè)目標(biāo)不夠準(zhǔn)確；背景差法能夠快速、準(zhǔn)確地分割出運(yùn)動(dòng)物體，但容易受環(huán)境和光照的變化影響。

在參考各種目標(biāo)檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，研究發(fā)現(xiàn)以往的檢測(cè)模型并沒(méi)有考慮圖像采集過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲及異常數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，而噪聲的存在，破壞了圖像在結(jié)構(gòu)等方面的相關(guān)性，不利于特征的提取。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于多尺度小波閾值去噪的目標(biāo)檢測(cè)方法，以用于克服現(xiàn)有技術(shù)中沒(méi)有考慮圖像采集過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲及異常數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于多尺度小波閾值去噪的目標(biāo)檢測(cè)方法，首先對(duì)采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度處理，再對(duì)圖像進(jìn)行空間多尺度小波閾值去噪處理，得到去噪后的原始灰度圖像；然后采用背景差法和幀差法的組合模型對(duì)某一時(shí)刻圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到三幀差圖像；最后根據(jù)得到的三幀差圖像確定是切換到下一組監(jiān)控圖像還是報(bào)警并切換到下一組監(jiān)控圖像。

所述多尺度小波閾值去噪的目標(biāo)檢測(cè)方法的具體步驟如下：

A、首先對(duì)采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度處理，再對(duì)其進(jìn)行小波變換，得到一組小波系數(shù)W_j,k；

B、對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行閾值去噪處理，將含噪信號(hào)的小波系數(shù)與閾值系數(shù)???????????????????????????????????????????????進(jìn)行比較：對(duì)于大于的點(diǎn)則收縮為該點(diǎn)與閾值的差值，對(duì)于小于的點(diǎn)則收縮為該點(diǎn)值與閾值的和：

????????????????????????????????????（1）

式中：，為噪聲的均值方差，N是圖像的像素點(diǎn)數(shù)；表示重新變換后的尺度j上位置k處的小波系數(shù)，k=0,1,…2^j-1；?

????C、對(duì)小波系數(shù)在±20%范圍內(nèi)的點(diǎn)，進(jìn)行空間多尺度的追溯，進(jìn)一步判定該點(diǎn)是信號(hào)還是噪聲：如是噪聲，該小波系數(shù)為零；如是信號(hào)，則對(duì)該系數(shù)不做操作；????????????

D、對(duì)去噪后的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，得到去噪后的原始灰度圖像；

E、將得到的當(dāng)前幀圖像分別與去噪后的原始灰度圖像進(jìn)行背景差運(yùn)算，得到背景差圖像b_i(x,y)：

??????????????????????????????????????（2）

式中：a_i(x,y)為當(dāng)前幀圖像；A_t(x,y)為連續(xù)三幀的背景圖像；

F、根據(jù)得到的三組背景差圖像分別作幀差法處理，用第i幀圖片減去第i-1幀圖片，得到二值圖像D₁(x,y)，再用第i+1幀圖片減去第i幀圖片，得到二值圖像D₂(x,y)：

????????????????????????????????（3）

????.????????????????????????????（4）

式中：T為設(shè)定的灰度閾值；