[發明專利]一種基于LBP和Color特征的運動檢測方法

有效

• 申請號: 201810589563.7
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN108711164B
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 彭紹湖;鄧銘杰;劉長紅;楊釗;王力;胡曉;范俊宇;利恒浩;林生益
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06K9/46
• 代理公司: 北京市盈科律師事務所 11344
• 代理人: 江錦利

1.一種基于LBP和Color特征的運動檢測方法，其特征在于，包括：

獲取視頻文件的前N幀視頻幀圖片，并對所述視頻幀圖片的每個像素建立基于LBP和Color的背景模型，每個所述背景模型中包括N個背景樣本；

對所述N個背景樣本按照權重降序排列，建立運動檢測模型；

將視頻文件的像素與所述運動檢測模型的背景樣本進行LBP比較和Color比較，根據比較結果獲得前景像素和背景像素；

對背景像素的運動檢測模型進行更新；

對前景像素的背景模型中的背景樣本進行更新；

對所述前景像素和背景像素進行濾波；

其中，對所述視頻幀圖片的每個像素建立基于LBP和Color的背景模型，包括：

對每一幀視頻幀圖片的每個像素計算LBP特征，獲得對應的直方圖；

對每一幀視頻幀圖片的每個像素計算Color特征，獲得對應的RGB向量；

將所述直方圖和RGB向量作為背景樣本，并對所述背景樣本賦初始權重；

其中，對每一幀視頻幀圖片計算LBP特征，獲得對應的直方圖，包括：

將所述視頻幀圖片中的每個像素與周圍八個像素進行顏色強度值大小對比產生LBP特征，將所述LBP特征轉換為十進制數字，統計每個數字出現的次數，生成直方圖；

對每一幀視頻幀圖片計算Color特征，獲得對應的RGB向量，包括：

將像素的R通道值賦值給R分量，將像素的G通道賦值給G分量，將像素的B通道賦值給B分量，獲得RGB向量；

對所述背景樣本賦初始權重，包括：

將所述背景樣本按照視頻幀圖片的時間順序從大到小賦初始權重值；

其中，建立運動檢測模型，包括：

選取初始權重大小前M個背景樣本作為所述運動檢測模型，其中，MN；

其中，將視頻文件的像素與所述運動檢測模型的背景樣本進行LBP比較和Color比較，根據比較結果獲得前景像素和背景像素，包括：

對視頻文件的像素進行LBP特征運算，獲得像素直方圖；

將所述像素直方圖與所述運動檢測模型中背景樣本的直方圖進行比較，獲得LBP特征差值；

將視頻文件的像素的RGB通道值與所述運動檢測模型中背景樣本的RGB向量值進行比較，獲得Color特征差值；

將所述LBP特征差值和所述Color差值相加獲得像素與背景樣本之間的第一總差值距離；

將所述第一總差值距離與預設閾值進行比較，如果所述第一總差值距離小于所述預設閾值，則確定所述像素為背景像素；如果所述第一總差值距離大于或等于所述預設閾值，則將所述像素與運動檢測模型的下一個背景樣本進行LBP比較和Color比較，若遍歷完所有背景樣本后所述第一總差值距離均大于或等于所述預設閾值，則確定所述像素為前景像素。

2.根據權利要求1所述的基于LBP和Color特征的運動檢測方法，其特征在于，將所述像素直方圖與所述運動檢測模型中背景樣本的直方圖進行比較，獲得LBP特征差值，包括：

將所述像素直方圖和運動檢測模型中背景樣本的直方圖的每個bin對應的數值相減后取絕對值，將所有絕對值相加后獲得所述LBP特征差值。

3.根據權利要求2所述的基于LBP和Color特征的運動檢測方法，其特征在于，對背景像素的運動檢測模型進行更新，包括：

隨機選取所述背景像素的運動檢測模型中的一個背景樣本進行更新；

將所述背景像素的RGB通道值賦值給被更新的背景樣本的RGB向量；

對所述背景像素進行LBP特征運算獲得背景像素直方圖，并以所述背景像素直方圖替代被更新背景樣本的直方圖；

將被更新的背景樣本的權重值加大第一預設數值，并將其余未被更新的背景樣本的權重值減少第二預設數值；

將所述背景樣本按照權重大小重新降序排列，選取權重大小前M個背景樣本作為新的運動檢測模型。

4.根據權利要求3所述的基于LBP和Color特征的運動檢測方法，其特征在于，對前景像素的背景模型中的背景樣本進行更新，包括：

將所述前景像素與運動檢測模型以外的N-M個背景樣本進行比較，計算第二總差值距離；

將所述第二總差值距離與預設閾值進行比較，若存在一個背景樣本與前景像素的第二總差值距離小于所述預設閾值，則對所述背景樣本給予10％的可能性進行更新，所述更新包括:將所述前景像素的直方圖替代所述背景樣本的直方圖，將所述前景像素的RGB通道賦值給被更新背景樣本的RGB向量，將被更新背景樣本的權重增加第三預設數值；

若不存在背景樣本與前景像素的第二總差值距離小于所述預設閾值，則新建背景樣本，并賦予初始權重，用所述新建背景樣本替代另外N-M個背景樣本中權重最小的背景樣本。