[發明專利]基于背景建模與背景差分的激光目標檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 201810246212.6
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN108629792A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 涂波;劉越穎;劉丙雙;羊晉;尚秋里;李明哲;張洛什;苗權;康春建;劉鑫沛;李傳海;戴帥夫;張建宇
• 申請（專利權）人: 長安通信科技有限責任公司;國家計算機網絡與信息安全管理中心
• 主分類號: G06T7/254
• 分類號: G06T7/254;G06T7/246
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200
• 代理人: 邱曉鋒

1.一種基于背景建模與背景差分的激光目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)利用混合高斯背景建模方法和卡爾曼濾波方法，對視頻幀序列以及差分反饋信號進行背景建模，得到背景圖像；

2)將當前視頻幀與所述背景圖像相減，得到差分圖像；

3)對所述差分圖像進行處理以提高信噪比；

4)通過光斑定位算法檢測所述差分圖像中背景干擾下的激光光斑，實現激光目標檢測。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1)所述背景建模包括：

1-1)通過閾值處理檢測出目標所在的區域范圍，得到監視窗口；

1-2)對監視窗口內每個像素位置的灰度值進行混合高斯背景建模；

1-3)通過卡爾曼濾波方法進行跟蹤預測，實現監視窗口的動態更新。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟1-2)使用混合高斯模型來表征圖像中每個像素點的特征，在新一幀圖像獲得后更新混合高斯模型，用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配，如果成功則判定該像素點為背景點，否則為前景點。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟1-2)包括：

1-2-1)初始化預先定義的若干個高斯模型；

1-2-1)對于每一幀中的每一個像素進行處理，判斷其是否匹配某個高斯模型，若匹配，則將其歸入該高斯模型中，并根據該高斯模型對像素值進行更新；若不匹配，則以該像素建立一個高斯模型，并初始化參數，代替原有模型中最不可能的高斯模型；

1-2-3)選擇若干個最有可能的高斯模型作為背景模型。

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述混合高斯模型使用3-5個高斯模型來表征圖像中每個像素點的特征。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述卡爾曼濾波方法采用的狀態方程和觀測方程為：

a)狀態方程：S(k)＝A(k)S(k-1)+w₁(k-1)，其中，S(k)表示系統在離散時間k的狀態向量；A(k)表示狀態轉移矩陣，描述動態系統在時間k-1的狀態到k的狀態之間的轉移；w₁(k-1)表示過程噪聲向量，描述狀態轉移中間的加性噪聲或誤差；

b)觀測方程：X(k)＝C(k)S(k)+w(k)，其中，X(k)表示動態系統在時間k的觀測向量，C(k)表示觀測矩陣，w(k)表示觀測噪聲向量。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟2)對當前幀圖像以及背景圖像進行增強處理，然后進行背景差分。

8.一種基于背景建模與背景差分的激光目標檢測裝置，其特征在于，包括：

背景建模模塊，負責利用混合高斯背景建模方法和卡爾曼濾波方法，對視頻幀序列以及差分反饋信號進行背景建模，得到背景圖像；

背景差分模塊，負責將當前視頻幀與所述背景圖像相減，得到差分圖像；

圖像處理模塊，負責對所述差分圖像進行處理以提高信噪比；

光斑定位模塊，負責通過光斑定位算法檢測所述差分圖像中背景干擾下的激光光斑，實現激光目標檢測。

9.如權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述背景建模模塊采用以下方式進行背景建模：通過閾值處理檢測出目標所在的區域范圍，得到監視窗口；對監視窗口內每個像素位置的灰度值進行混合高斯背景建模；通過卡爾曼濾波方法進行跟蹤預測，實現監視窗口的動態更新。

10.如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述混合高斯背景建模包括：初始化預先定義的若干個高斯模型；對于每一幀中的每一個像素進行處理，判斷其是否匹配某個高斯模型，若匹配，則將其歸入該高斯模型中，并根據該高斯模型對像素值進行更新；若不匹配，則以該像素建立一個高斯模型，并初始化參數，代替原有模型中最不可能的高斯模型；選擇若干個最有可能的高斯模型作為背景模型。