[發明專利]智能移動終端防鏡頭抖動視頻運動目標檢測方法

在審

• 申請號: 201510717103.4
• 申請日: 2015-10-29
• 公開（公告）號: CN105374051A
• 公開（公告）日: 2016-03-02
• 發明（設計）人: 鄭紫微;熊歐
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 寧波誠源專利事務所有限公司 33102
• 代理人: 劉鳳欽

1.智能移動終端防鏡頭抖動視頻運動目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)對智能移動終端獲取的原始視頻進行分幀，得到一組獨立的原始幀圖像序列， 并對原始幀圖像序列中的各原始幀圖像按照分幀的先后順序編號，得到具有獨立編號的 原始幀圖像序列；

(2)以預設差值作為編號間隔，在具有獨立編號的原始幀圖像序列S(i,j)中連續選 取部分原始幀圖像組成原始圖像S(i,j)；

(3)對原始圖像S(i,j)進行灰度化處理，得到灰度圖像Y(i,j)；其中，原始圖像S(i,j) 轉換為灰度圖像Y(i,j)采用如下轉換公式：

Y(i,j)＝0.257×r(i,j)+0.504×g(i,j)+0.239×b(i,j)；

其中，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分別對應原始圖像S(i,j)的顏色空間三維坐標中的紅、綠、 藍顏色分量，Y(i,j)是該像素點對應的灰度值；

(4)對灰度圖像Y進行預處理，得到預處理圖像I，并采用均值是零的二維高斯濾波 對預處理圖像I濾波處理；其中：

高斯濾波采用的二維高斯函數g(i,j)為：

其使用的圖像模板算子為1273×1474141626164726412674162616414741;]]>

(5)建立背景像素模型M(i,j)，M(i,j)＝{v₁,v₂,…,v_N}；其中，v_k(i,j)表示圖像(i,j) 位置上的像素值，k是背景像素樣本中的序號，M(i,j)表示圖像(i,j)位置上的N個樣本觀 察值；

(6)根據背景像素模型M(i,j)進行分類，建立以v(i,j)為中心，以R為半徑的球 S_R(v(i,j))，進行比較并分類；其中，比較分類過程如下：當處在球S_R(v(i,j))以內的樣本 觀察值的數量K不小于基數K_min，即K≥K_min時，則判定當前像素v(i,j)為背景點；其中， K表示為K＝{S_R(v(i,j))∩{v₁,v₂,…,v_N}}；

(7)對背景像素模型M(i,j)進行初始化，在第一幀圖像中隨機選擇相鄰像素值與目 標像素的樣本進行混合，M₁(i,j)＝{v₁(y|y∈N_G(i,j))}，每一個相鄰位置y上的像素通過 同樣的方式被隨機的選取，M₁(i,j)表示第一幀圖像序號的背景模型，N_G(i,j)表示與像素 位置(i,j)相鄰的像素；

(8)更新背景像素模型M(i,j)，并采用保守更新策略，配合著向被前景區域遮擋 的像素注入空間相鄰像素信息實現更新，使用v(i,j)更新背景模型M(i,j)，隨機的選擇 樣本數量為6中的一個像素值進行更新；

(9)每次對背景模型進行更新時，以隨機的更新判定為背景的像素位置上的模型， 依然保留在模型中的概率P(t,t+dt)為：

P(t,t+dt)=e-ln(NN-1)dt,]]>N為樣本數量；

(10)采用圖像背景像素的偏移量d對當前幀圖像進行運動補償和修正，再使用修正 后的圖像與背景模型匹配，得到檢測結果；其中，背景偏移量d＝[d_xd_y]^T；

(11)根據鄰域窗口內的像素對比計算結果，得到偏移量ε(d)；其中，偏移量ε(d)計 算公式如下：

ϵ(d)=ϵ(dx,dy)=Σx=ux-wxux+wxΣy=uy-wyuy+wy(M(x,y)-I(x+dx,y+dy))2;]]>

其中，w_x、w_y是與鄰域窗口相關的參數，窗口的尺寸表示為2(w_x+1)×2(w_y+1)，(u_x,u_y)為 背景圖像中的特征角點，M表示背景模型，I表示當前幀圖像；

(12)考察當前幀圖像I中特征角點(u_x,u_y)周圍的像素點，計算得到具有最小偏移量 ε(d)的像素點(u_x1,u_y1)，并把該像素點(u_x1,u_y1)當作對應背景點(u_x,u_y)的像素點，得到像 素(u_x,u_y)在當前幀圖像I中的偏移量d，其中，偏移量d計算如下：

d＝(u_x1-u_x,u_y1-u_y)；

(13)計算多個背景圖像上特征角點的位移均值S₁以及位移中值S₂，并以所得位移均 值和位移中值的平均值作為整個背景圖像的偏移量S；其中，位移均值S₁、位移中值S₂和 偏移量S的計算公式如下：

S1=1NΣk=1N(dxk,dyk),]]>S2=med{(dx1,dy1),(dx2,dy2),...,(dxN,dyN)},]]>S=S1+S22,]]>N為 樣本數量；

(14)利用偏移量S修正背景模型，并提取運動目標F，其中，運動目標F提取公式 如下：

F{S_R(v(i,j))∩M(i+d_x,j+d_y)}。