[發明專利]一種固定攝像下監控視頻環境中對運動污染物的檢測方法

有效

• 申請號: 202110307597.4
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN112883924B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 金仙力;周摯
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06T7/00;G06T7/136;G06F17/16
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 牛莉莉

1.一種固定攝像下監控視頻環境中對運動污染物的檢測方法，其特征在于：包括背景更新算法、五幀差分法及構造改進算法，通過將五幀差分法與背景更新法結合的方式，在兩種算法的優點和缺點上進行分析和對兩者的優點進行整合，使對運動目標的檢測具有多種算法的優點，且將各種算法的劣勢降低到最小；

所述背景更新算法包括以下步驟：

步驟1-1、在原始視頻圖像中取出200幀作為建立背景模型的基礎，計算對應的像素差的絕對值，將背景模型中每一幀轉換為灰度圖形記為g1(x，y)，200幀以后的圖像稱為預背景模型圖像，將預背景模型中每一幀轉換為灰度圖形記為g2(x，y)；

步驟1-2、閾值計算，假定視頻圖像是一個m乘n的矩陣，通過計算前200幀任意一幀的任意一行的灰度均值，記做G1_i(i＝1，2，3，...，M)，200幀后的任意一幀的任意一行的灰度均值，記做G2_i(i＝1，2，3，...，M)，通過以下公式計算閾值T：

T＝|G1_i-G2_i|(i＝1，2，3，...M)

步驟1-3、獲取激勵值，通過用200幀前的圖像點的灰度值與200幀后每一幀的對應位置的灰度值做差取絕對值獲取相差的程度，激勵值選擇如下列公式所示：

其中，g1(i，j)是模型幀像素點的灰度值；g2(i，j)是實際幀像素點的灰度值；k為激勵值；

所述五幀差分法包括以下步驟：

步驟2-1、在視頻序列中選取連續的五幀圖像，在經過灰度化以及濾波等圖像預處理過程后獲得圖像f_k(x，y)x，y)，k是五個相鄰的數字；

步驟2-2、采用隔幀差分的方法，將第一幀f_k-2(x，y)與第三幀f_k(x，y)，第二幀f_k-1(x，y)與第三幀f_k(x，y)；將第三幀f_k(x，y)與第四幀f_k+1(x，y)，第三幀f_k(x，y)與第五幀f_k+2(x，y)分別進行差分處理，再經過預先設定的閾值分割為二值化圖像；

公式(3.19)、公式(3.20)、公式(3.21)和公式(3.22)中f_k(x，y)x，y)是對應第k幀圖像上位于(x，y)坐標的灰度值；動態閾值g₁，g₂，g₃，g₄是作為一個變化值；μ為抑制系數X*Y標志著每一幀圖像的大小，用來確定待檢區域的像素值大小，由于視屏圖像的光照產生的變化會影響目標檢測的效果，所以引入這個動態閾值作為對光照系數的補償，盡量減少因光照引起的不利效應；

其中，公式(3.23)、公式(3.24)、公式(3.25)和公式(3.26)中的d_1k，d_2k，d_3k，d_4k為方差圖像；T為OTSU法的分割閾值；

步驟2-3、使用公式(3.27)對二值化圖像進行以3k為對稱進行同或運算后，得到的結果再進行異或運動目標，計算公式如下：

d_k(x，y)為得到的二值化五幀差分圖像；

最后通過使用邏輯與對兩個算法進行構造改進：

步驟3-1、根據具有更新激勵系數的背景更新算法獲得二值化圖像g_k(x，y)，以及使用五幀連續圖像的幀間差分算法d_k(x，y)，使用公式(3.28)邏輯‘與’運算得到運動目標的二值化圖像：

P_k(x，y)＝d_k(x，y)g_k(x，y) (3.28)

步驟3-2、根據步驟1獲得的二值化圖像P_k(x，y)，在原圖像的對應區域進行前景分割，獲得目標污染物的圖像。