[發(fā)明專利]一種動態(tài)目標檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011396171.2
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112561946B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭健;葉雅婷;李勝;錢抒婷
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06T5/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 薛云燕

1.一種動態(tài)目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、利用三幀差法對初始的n幀圖像進行處理，提取出初始的背景圖像信息作為初始化的背景，對此時背景圖中的每個像素點分別建立一個樣本集，并隨機選取其周圍24鄰域像素點的值，建立背景模型樣本集；

步驟2、根據(jù)各像素點的背景模型樣本集，將當前幀的每個像素點分別與對應(yīng)的背景模型樣本集進行比較，判斷該像素是否為前景目標，從而完成目標檢測；

步驟3、分別使用無記憶更新、時間取樣更新和空間鄰域更新策略更新背景模型，以適應(yīng)實際情況下的背景區(qū)域的變化；

步驟1所述的利用三幀差法對初始的n幀圖像先進行處理，提取出初始的背景圖像信息作為初始化的背景圖，對此時背景圖中每個像素點分別建立一個樣本集，并隨機選取其周圍24鄰域像素點的值，建立其背景模型樣本集，具體如下：

步驟1.1、初始化背景圖像和計數(shù)器T為0，設(shè)定預(yù)處理視頻序列的前n幀圖像；

步驟1.2、對第t到t+2幀圖像，首先利用三幀差法對其進行處理，獲取差分圖像，此時該圖像中的像素點對應(yīng)的灰度值若為0，或者小于設(shè)定閾值，則判定該點為背景點，否則判定該點為前景點；

步驟1.3、查找此時背景圖像中對應(yīng)點的像素值，如果為0，則將此像素值改為差分圖像中該點對應(yīng)的像素值；若不為0，則計數(shù)器T的值加1；

步驟1.4、如果計數(shù)器T的值小于閾值或者當T＝n時，則表示背景圖像已經(jīng)成功建立，進入步驟1.5；否則，令T＝0，然后對下一幀即第t+1幀圖像，轉(zhuǎn)到步驟1.2步繼續(xù)對背景圖像進行建立；

步驟1.5、對建立的背景圖像的每個像素點，都建立一個樣本集，隨機選取其周圍24鄰域像素點的值，建立背景模型樣本集；

設(shè)圖片中點x的像素值V(x)，則M(x)為x點處的背景模型樣本集，表示為：

M(x)＝{V₁,V₂,V₃,…,V_N}

其中，N為背景模型樣本集內(nèi)的樣本個數(shù)，V_i為點x的第i個樣本值；

選擇N個V_i值填充像素點x的樣本集，由于在單幀圖像中相鄰像素點的時間分布特性相同，因此對于當前幀中的每一個像素點，隨機選取周圍24鄰域像素點的值作為它的模型樣本值，建立背景模型樣本集；

步驟1.2中所述的三幀差法，具體如下：

在圖像序列中選取三幀圖像，并將其中前兩幀與后兩幀分別進行差分運算，然后將差分結(jié)果相“與”，得到此時的前景目標區(qū)域，原理具體為：

d_t(x)＝|f_t(x)-f_t-1(x)|,d_t+1(x)＝|f_t+1(x)-f_t(x)|

D_t(x)＝d_t(x)∩d_t+1(x)

式中，d_t(x)為第t幀圖像f_t(x)與第t-1幀圖像f_t-1(x)的差分結(jié)果，d_t+1(x)為第t+1幀圖像f_t+1(x)與第t幀圖像f_t(x)的差分結(jié)果，D_t(x)為t時刻在點x處三幀差法的結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)目標檢測方法，其特征在于，步驟2所述的根據(jù)各像素點的背景模型樣本集，將當前幀的每個像素點分別與對應(yīng)的背景模型樣本集進行比較，判斷該像素點是否為前景目標，從而完成目標檢測，具體如下：

對當前幀中的像素點x，計算x和與x對應(yīng)的背景模型樣本集中N個樣本之間的歐式距離，判斷這些距離中小于閾值R的個數(shù)，若個數(shù)大于給定的最小閾值U_min，則點x為背景點；否則，點x為前景目標像素點。