[發明專利]基于Codebook背景建模的運動目標檢測方法

有效

• 申請號: 201310485302.8
• 申請日: 2013-10-16
• 公開（公告）號: CN103489196A
• 公開（公告）日: 2014-01-01
• 發明（設計）人: 祝世平;高潔
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于Codebook背景建模的運動目標檢測方法，將RGB空間的建模轉移到YUV空間進行運動目標檢測，首先將一幀圖像中的每個像素點在時間軸上進行聚類，提取背景模板；之后采用當前圖像與背景模板進行比較，從而檢測出運動目標，并同時進行背景模板的更新。

對圖像像素點在時間上的采樣序列X={x₁,x₂,...,x_N}以及其碼字集C={c₁,c₂,...c_L}，在YUV顏色空間下，亮度和顏色通道相互獨立，對三個通道分別進行處理，各通道碼字的二元組合為c_i=<learnmin_i,learnmax_i,min_i,max_i,f_i,λ_i,q_i>。其中，learnMin，learnMax分別為碼元在每個通道上的學習值下限和上限，f表示碼元的出現次數，q表示碼元在最后更新時的幀數，λ表示碼元的消極幀數。基于YUV空間的前景檢測方法的具體步驟如下：

步驟一：初始化碼本，即將碼本清空：L=0，C=Φ；

步驟二：在該編碼本中遍歷每個像素，計算像素的向下擴展值low、向上擴展值high：

low=max(p-cbBounds,0)high=min(p+cbBounds,255)]]>

其中，p為像素在某個通道的值，cbBounds每通道的擴展邊界偏移量；

步驟三：遍歷每個像素對應的每個碼元，尋找匹配當前像素值的碼元；

步驟四：如果碼元在每個通道均滿足learnMin<p<learnMax，則找到了匹配的碼元，按下式更新匹配碼元的每個通道：

boxMin=min(boxMin,p)boxMax=max(boxMax,p)]]>

如果learnMin>low，令learnMin=learnMin-1，如果learnMax>high，令learnMax=learnMax+1，f=f+1，q=T，λ=0。其中，T為編碼本已經更新的總幀數，boxMin，boxMax分別為碼元在每個通道的像素值下限和上限；

步驟五：如果沒有找到匹配的碼元，則新增一個碼元：learnMin=low，learnMax=high?boxMin=boxMax=p，q=T，λ=0，f=1對于不匹配的碼元，只需設置消極幀數即可：λ=λ+1；

步驟六：若λ>N/2且滿足頻率信息f的判定標準，則將該碼元從碼本中去掉，即消除冗余碼字；

步驟七：計算像素在每個通道的向下擴展偏移量m和向上擴展偏移量M：m=modMin，如果需要進行陰影檢測，則m=m+BrightnessMin；M=modMax，如果需要進行陰影檢測，則M=M+BrightnessMax；

步驟八：在該編碼本中遍歷每個像素，計算像素的向下擴展值l，向上擴展值h及更新次數閥值f_ref：

l=p+m

h=p-M

其中，p為像素的當前值，f_ref為當前像素對應所有碼元的更新次數之和；

步驟九：遍歷每個像素對應的每個碼元，尋找包容當前像素值的碼元；

步驟十：如果碼元在每個通道均滿足boxMin≤l，h≤boxMax且f>f_ref，則找到了包容當前像素值的碼元，像素是背景；

步驟十一：如果不存在包容當前像素值的碼元，則認為像素是前景；

步驟十二：將空域信息加入背景建模過程，以增加背景判定的可靠性；

步驟十三：若某像素點被檢測為前景的基礎上，進行二層判斷以防誤檢，即在檢測為前景的像素上重新建立碼本，根據輸入的像素信息更新碼元，每五幀統計新建碼本信息，若同時滿足條件：f≥Tadd與convertScale≥Taveragestale。則將該像素重新加入背景像素。其中，

convertScale=(FramNum-T)frequency.]]>

若不執行上述步驟十三則為單層Codebook方法，若執行上述步驟十三則為雙層Codebook方法。