[發(fā)明專利]一種ViBe算法性能提升方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010691046.8
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111798495A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高飛;李云陽;王金超;葛一粟;盧書芳;翁立波
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06T7/254;G06F17/16
• 代理公司: 杭州浙科專利事務(wù)所(普通合伙) 33213
• 代理人: 周紅芳

本發(fā)明提出了一種ViBe算法性能提升方法。所述方法包括：步驟1：創(chuàng)建與ViBe輸入圖像相同大小的兩個布爾矩陣M₁,M₂；步驟2：修改ViBe算法中的判定當(dāng)前像素為(x,y)為背景點時所做的操作；步驟3：在ViBe掃描完成當(dāng)前圖像后，更新ViBe的樣本點，并再次執(zhí)行步驟2。本發(fā)明通過修改ViBe更新背景模型的更新邏輯，使ViBe能夠在高分辨率的視頻序列中，極大的減少ViBe算法調(diào)用隨機(jī)數(shù)函數(shù)的次數(shù)，提升ViBe算法對背景模型的更新速度，減少了計算冗余，極大的提升了計算效率，同時，本發(fā)明對ViBe算法的前景和背景的分割質(zhì)量影響極低。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種ViBe算法性能提升方法，它應(yīng)用在視頻序列自動檢測的ViBe算法中，用于提高ViBe算法的計算效率。

背景技術(shù)

隨著世界的發(fā)展，全球可用的攝像機(jī)數(shù)量急劇增加。這種增長導(dǎo)致視頻數(shù)據(jù)的大量增加，這意味著視頻數(shù)據(jù)無法存儲或手動處理。

使用運(yùn)動目標(biāo)檢測可以很好的緩解以上問題。運(yùn)動目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，在各種后續(xù)高級處理中，如目標(biāo)分類、行為理解等的基礎(chǔ)，在安全監(jiān)控、智能交通等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。而在計算機(jī)視覺以智能視屏監(jiān)控等領(lǐng)域，背景建模是一項關(guān)鍵技術(shù)，是實現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)檢測及跟蹤的基礎(chǔ)。因此，對于視屏背景建模的研究有著重要的意義。

背景建模是序列圖像分析的基礎(chǔ)性工作，是當(dāng)今國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點問題。建模的結(jié)果將對視頻圖像的運(yùn)動檢測、運(yùn)動目標(biāo)分類、跟蹤及行為理解等后續(xù)處理產(chǎn)生重要影響。由于背景建模負(fù)責(zé)圖像扣取，處于底層工作。因此，為了更好的服務(wù)上層算法/應(yīng)用，背景建模模塊需要降低計算需求、提高運(yùn)算效率，以空余更多算力，用于服務(wù)上層算法/應(yīng)用。

自2011年ViBe算法的論文發(fā)表以來，ViBe算法被應(yīng)用于視屏序列的移動目標(biāo)檢測，是工業(yè)領(lǐng)域背景建模典型算法，其速度能夠滿足普遍圖像算法需求。但是對于特殊應(yīng)用場景，如：多視頻流處理、高分辨率圖像等場景，隨著視頻數(shù)量的上漲，圖像分辨率增大，多次調(diào)用ViBe會逐步掠奪算力，因此提升ViBe運(yùn)算速度成為工業(yè)領(lǐng)域的研究要點。

我們分析ViBe算法具體數(shù)學(xué)邏輯發(fā)現(xiàn)，在最壞的情況下，ViBe算法會對每個像素位置調(diào)用四次隨機(jī)數(shù)操作。ViBe算法多次調(diào)用隨機(jī)函數(shù)，而隨機(jī)函數(shù)在一定程度上消耗了計算機(jī)的算力。

除使用隨機(jī)數(shù)表、假隨機(jī)數(shù)等方式提高隨機(jī)函數(shù)效率外，降低調(diào)用隨機(jī)函數(shù)次數(shù)成為工業(yè)開發(fā)上的速度優(yōu)化保證。我們降低了ViBe調(diào)用隨機(jī)數(shù)次數(shù)，并且對ViBe算法影響極低。

發(fā)明內(nèi)容

為了提升ViBe算法的計算效率，本發(fā)明提供一種ViBe算法性能提升方法，該方法降低ViBe調(diào)用隨機(jī)數(shù)次數(shù)，從而提升ViBe算法的計算效率。

所述的一種ViBe算法性能提升方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟1：創(chuàng)建與ViBe輸入圖像相同大小的兩個布爾矩陣M₁,M₂，其大小均為width×height，將兩個矩陣均初始化為邏輯假矩陣，即將其中的每個元素均設(shè)置為False；

步驟2：修改ViBe算法中的判定當(dāng)前像素為(x,y)為背景點時所做的操作；

步驟3：在ViBe掃描完成當(dāng)前圖像后，更新ViBe的樣本點。

所述的一種ViBe算法性能提升方法，其特征在于步驟2的具體步驟如下：

步驟2.1：當(dāng)需要更新(x,y)位置的一個隨機(jī)鄰域的樣本點時，放棄對應(yīng)位置的隨機(jī)領(lǐng)域樣本點更新，并做如下式(1)所示的記錄：

M_1(x,y)＝True (1)