專利名稱：一種基于圖像塊的背景建模方法及背景建模裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及視頻圖像處理技術領域，具體涉及一種基于圖像塊的背景建模方法及 背景建模裝置。
背景技術：
從一個視頻序列中檢測動態目標是視頻監控的首要而基本的任務。目前，許多跟 蹤系統對運動目標的檢測都依賴于背景提取技術，也就是將當前輸入的圖像幀與參考的背 景模型相比較，根據當前幀的像素值與背景模型的偏離程度，來判斷該像素是目標像素還 是背景像素。然后，對那些被認為是目標的像素做進一步處理以便識別目標、確定目標的位 置，進而實現跟蹤。背景的提取技術被廣泛應用于諸如視頻監控這樣的跟蹤系統。目前已提出了許多 構建背景模型的方法。簡單的背景模型可以是一幅沒有移動物體的圖像，而復雜的背景模 型則是一種不斷更新的統計量模型。然而，現實世界是復雜多變的，例如晃動的樹、水中的 波紋、閃爍的顯示器、變化的照明等。為了處理這些復雜的情況，背景模型變得越來越復雜， 這對系統所要求的實時處理提出了挑戰。然而，現實中的視頻監控要求背景模型不但能很好地處理環境中的復雜情況，而 且還要考慮實時計算能否得到滿足。目前所提出的背景模型多數是以像素為單位建立的， 這些像素被看成是相互獨立的隨機變量，每個像素被單獨地決策成背景或前景(目標)。但 是單個像素本身有時不能說明太多的問題，比如噪聲點。事實上，對沒有目標的區域，圖像 本身的結構具有相對的穩定性，因此在目標提取過程中僅對單像素進行分析會產生大量冗 余信息，不可避免地會對算法的實際執行效率產生影響。
發明內容
本發明要解決的技術問題是于提供一種基于圖像塊的背景建模方法及背景建模 裝置，不僅可以克服傳統方法中背景模型以單個像素的形式建立造成系統執行效率不高的 缺點，而且采用簡便有效的方法對宏塊進行判斷，運算復雜度低并且檢測準確。本發明提供一種基于圖像塊的背景建模方法，包括步驟(1)對每幀圖像進行分塊；(2)對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；(3)對每個4*4的小塊求均值；(4)將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；(5)根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。優選的，所述對每幀圖像進行分塊具體是對圖像進行16*16宏塊的劃分。優選的，所述對每個4*4小塊求均值是對每個4*4的小塊的16個像素點求均值。優選的，所述根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊，具體是將每個宏塊中 4*4的小塊與背景模型匹配的個數，與設定的閾值進行比較，若個數大于設定的閾值，則判定此宏塊是背景塊，否則判定為前景塊。本發明提供一種背景建模裝置，包括劃分模塊，用于對每幀圖像進行分塊；對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；計算模塊，用于對每個4*4的小塊求均值；匹配模塊，用于將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；判斷模塊，用于根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。優選的，所述劃分模塊對每幀圖像進行分塊具體是對圖像進行16*16宏塊的劃 分。優選的，所述判斷模塊根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊，具體是將每 個宏塊中4*4的小塊與背景模型匹配的個數，與設定的閾值進行比較，若個數大于設定的 閾值，則判定此宏塊是背景塊，否則判定為前景塊。上述技術方案可以看出，本發明技術方案具有以下有益效果(1)傳統方法中背景模型是以單個像素的形式建立的，盡管單個像素形式的模型 具有準確、靈活等優點，但同時存在系統執行效率不高的缺點，本發明方法以圖像塊作為基 本的檢測單位，可以克服這個缺點。(2)操作上本發明方法對每個16*16的宏塊又細分成16個4*4的小塊，對小塊 求均值來進行計算，并且最終以4*4小塊與背景模型匹配的個數來決定此16*16宏塊是前 景還是背景，這樣運算單位劃分適當，不會因16*16宏塊過大造成計算誤差，又克服了單一 像素計算效率低下的缺點，并且計算簡單，又判斷準確性高。因此，如上所述，本發明方法不僅可以克服傳統方法中背景模型是以單個像素的 形式建立的造成系統執行效率不高的缺點，而且采用簡便有效的判定方法進行宏塊屬于 前、背景塊的判斷，運算復雜度低并且檢測準確。
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以 根據這些附圖獲得其它的附圖。圖1是本發明的方法流程圖；圖2是本發明實施例的具體流程圖；圖3是本發明的背景建模裝置結構示意圖。
具體實施例方式下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其它 實施例，都屬于本發明保護的范圍。下面結合附圖對本發明的基于圖像塊的高斯模型背景建模方法作詳細描述。如圖1所示是本發明的方法流程圖，主要包括以下步驟
步驟101、對每幀圖像進行分塊；所述對每幀圖像進行分塊是對圖像進行16*16宏塊的劃分。步驟102、對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；該步驟對每個16*16宏塊劃分出16個4*4的小塊。步驟103、對每個4*4的小塊求均值；該步驟對每個4*4小塊求均值，是對每個4*4的小塊的16個像素點求均值。步驟104、將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；步驟105、根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。該步驟根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊，具體是將每個宏塊中4*4的 小塊與背景模型匹配的個數，與設定的閾值進行比較，若個數大于設定的閾值，則判定此宏 塊是背景塊，否則判定為前景塊。下面對本發明方案作詳細介紹。(1)對每幀圖像進行16*16宏塊的劃分；在算法中，實時的對輸入的每一幀圖像從上到下，從左到右進行16*16宏塊的劃 分，以每個宏塊為基本的檢測單位。(2)對每個16*16宏塊劃分出16個4*4的小塊；在算法中，對每個劃分的16*16宏塊，從上到下，從左到右，劃分出16個4*4的小 塊，以每個4*4的小塊作為計算單位。(3)求每個4*4小塊的均值；如果直接對16*16的宏塊進行計算，圖像塊較大，雖然要處理的塊數較少，效率會 越高，但對局部目標敏感度就越小，目標的精確度就會變差，因為前景所占比例小的圖像塊 的個數會增加。因此，將每個16*16宏塊進一步劃分成16個4*4的小塊，這樣運算單位大 小適當，計算每個小塊的均值，以均值作為運算的對象。(4)將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配以每個4*4小塊的均值作為特征值λ，令特征向量Λ = [ λ ]。本方法采用現有的混合高斯分布的形式和參數更新方法進行模型的建立和更新。選擇一個時間周期(A1,.... At)，給出At具有K個分量的高斯混合密度
KKP(^ht) = YjPiAt \ ω t, μ! t ,U t )Ρ{ω) = YjW 11 p、x t | 約公式
=1 i=]
(1)其中，i,t) = ‘Te 2 公式(2)Q = (At- μ L t) tU1;1 (At- μ ,, t)公式(3)P(Coi)或Wi,t為第i個分量在總體分布中所占的權值。假設像素間是相互獨立的，可以得出特征值之間也是相互獨立的。為了簡化計算，進一步假設它們具有同樣的方差，因而協方差矩陣Ui,t可以簡化為Ui,,= 0i,t2E，其中E為單位矩陣。這種假設可以避免復雜計算引起誤差加大。公式(1)說明了每一圖像塊的特征向量Λ的當前觀察值的概率分布可由一個高 斯混合函數所刻畫，也就是說圖像塊的特征向量的某種狀態可由混合模型的某個分量來描 述。基于前面的假設，從前向后將新的圖像塊的特征值與現存的K個高斯分布進行匹 配，如果特征值落在某個分布的標準方差的某一倍數范圍內，就認為此4*4小塊匹配成功， 即如果IA1-PuI彡τ O i,t，則認為與該分布匹配成功。實驗表明τ取4比較合適。將現存的K個高斯函數按比率w/ σ排序，這一順序是按高斯優先權值增大和方差 減小來排列的。與順序在后的分量相比，順序在前的分量是背景的可能性大于順序在后的 分量。從前向后對優先權值取和，將其和占據T部分的前B個分布定義為背景。其中，萬=argminC^w^r)，T表示在整個分布中背景最小部分的度量。這
里取最好的分布直到其權值的和占數據T部分為止。如果圖像塊的特征與前B個分量匹配 成功，就判定為背景塊，否則為前景塊。當對此16*16宏塊的16個4*4小塊都匹配結束后，設匹配的小塊個數為match_ num,設定閾值M，實驗中M可以取12或取其他值，當X. A. i. match_num > = M時，則判定此 16*16宏塊與背景模型匹配，屬于背景塊，否則為前景塊。在上述匹配工作完成后，利用現有的混合高斯分布的形式和參數更新方法對模型 進行更新。以下結合圖2進行更詳細介紹。圖2是本發明實施例的具體流程圖。如圖2所示， 包括以下步驟步驟201、進行初始化，X=l,A=l,i = l；其中，X表示第X幀，A表示第A個宏塊，i表示A宏塊中的第i個小塊。步驟202、檢測第X幀的第A個16*16宏塊；步驟203、計算A的第i個4*4小塊的均值X. A. i_mean ；步驟204、初始化 X. A. i. match_num = 0 ；步驟205、A的第i個4*4小塊的均值X. A. i_mean是否與前B個高斯分布中的一 個匹配，若否，進入步驟206，若是，進入步驟208 ；步驟206、更新模型參數，進入步驟208 ；步驟 207、X. A. i. match_num 遞增，艮口 X. A. i. match_num++ ；步驟208、i 增加，即 i++；步驟209、判斷i是否小于或等于16，若是，返回步驟203，若否，進入步驟210 ；步驟210、判斷X. A. i. match_num是否大于或等于閾值M，若否，進入步驟211，若 是，進入步驟212 ；步驟211、將A判定為前景塊，進入步驟213 ；步驟212、將A判定為背景塊，進入步驟213 ；步驟213、判斷A是否是X幀最后一塊，若否，進入步驟214，若是，進入步驟215 ；步驟214、A = A+1，再返回步驟202 ；步驟215、判斷X是否為最后一幀，若否，進入步驟216，若是，進入步驟217 ；
步驟216、X = Χ+l，再返回步驟202 ；步驟217、結束。上述詳細介紹了本發明的方法，相應的，本發明提供一種背景建模裝置。圖3是本發明的背景建模裝置結構示意圖。如圖3所示，背景建模裝置包括劃分模塊301，用于對每幀圖像進行分塊；對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；計算模塊302，用于對每個4*4的小塊求均值；匹配模塊303，用于將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；判斷模塊304，用于根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。所述劃分模塊301對每幀圖像進行分塊具體是對圖像進行16*16宏塊的劃分。所述判斷模塊304根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊，具體是將每個宏 塊中4*4的小塊與背景模型匹配的個數，與設定的閾值進行比較，若個數大于設定的閾值， 則判定此宏塊是背景塊，否則判定為前景塊。上述技術方案可以看出，本發明技術方案具有以下有益效果(1)傳統方法中背景模型是以單個像素的形式建立的，盡管單個像素形式的模型 具有準確、靈活等優點，但同時存在系統執行效率不高的缺點，本發明方法以圖像塊作為基 本的檢測單位，可以克服這個缺點。(2)操作上本發明方法對每個16*16的宏塊又細分成16個4*4的小塊，對小塊 求均值來進行計算，并且最終以4*4小塊與背景模型匹配的個數來決定此16*16宏塊是前 景還是背景，這樣運算單位劃分適當，不會因16*16宏塊過大造成計算誤差，又克服了單一 像素計算效率低下的缺點，并且計算簡單，又判斷準確性高。因此，如上所述，本發明方法不僅可以克服傳統方法中背景模型是以單個像素的 形式建立的造成系統執行效率不高的缺點，而且采用簡便有效的判定方法進行宏塊屬于 前、背景塊的判斷，運算復雜度低并且檢測準確。本領域普通技術人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可 以通過程序來指令相關的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機可讀存儲介質中，存 儲介質可以包括只讀存儲器(ROM，Read Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁盤或光盤等。以上對本發明實施例所提供的一種基于圖像塊的背景建模方法及背景建模裝置， 進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實 施例的說明只是用于幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對于本領域的一般技術 人員，依據本發明的思想，在具體實施方式
及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說 明書內容不應理解為對本發明的限制。
權利要求
一種基于圖像塊的背景建模方法，其特征在于，包括步驟(1)對每幀圖像進行分塊；(2)對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；(3)對每個4*4的小塊求均值；(4)將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；(5)根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。
2.根據權利要求1所述的基于圖像塊的背景建模方法，其特征在于 所述對每幀圖像進行分塊具體是對圖像進行16*16宏塊的劃分。
3.根據權利要求1或2所述的基于圖像塊的背景建模方法，其特征在于 所述對每個4*4小塊求均值是對每個4*4的小塊的16個像素點求均值。
4.根據權利要求1或2所述的基于圖像塊的背景建模方法，其特征在于所述根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊，具體是將每個宏塊中4*4的小塊與 背景模型匹配的個數，與設定的閾值進行比較，若個數大于設定的閾值，則判定此宏塊是背 景塊，否則判定為前景塊。
5.一種背景建模裝置，其特征在于，包括劃分模塊，用于對每幀圖像進行分塊；對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；計算模塊，用于對每個4*4的小塊求均值；匹配模塊，用于將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；判斷模塊，用于根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。
6.根據權利要求5所述的背景建模裝置，其特征在于所述劃分模塊對每幀圖像進行分塊具體是對圖像進行16*16宏塊的劃分。
7.根據權利要求5或6所述的背景建模裝置，其特征在于所述判斷模塊根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊，具體是將每個宏塊中4*4 的小塊與背景模型匹配的個數，與設定的閾值進行比較，若個數大于設定的閾值，則判定此 宏塊是背景塊，否則判定為前景塊。
全文摘要
本發明公開了一種基于圖像塊的背景建模方法及背景建模裝置。該方法包括步驟(1)對每幀圖像進行分塊；(2)對每個分塊劃分出16個4*4的小塊；(3)對每個4*4的小塊求均值；(4)將每個均值作為特征值與高斯模型進行匹配；(5)根據運算判斷出每個宏塊為前景塊或背景塊。本發明還相應提供一種背景建模裝置。本發明提供的技術方案不僅可以克服傳統方法中背景模型以單個像素的形式建立造成系統執行效率不高的缺點，而且采用簡便有效的方法對宏塊進行判斷，運算復雜度低并且檢測準確。
文檔編號G06T7/00GK101833760SQ201010138088
公開日2010年9月15日 申請日期2010年3月29日 優先權日2010年3月29日
發明者羅笑南, 陸晴 申請人:中山大學;廣州中珩電子科技有限公司