專利名稱：一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及視頻分析與監測技術，具體涉及一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法和裝置。
背景技術：
運動目標的檢測是數字視頻分析及視頻監視系統的基礎，運動目標的準確檢測能夠為后續工作帶來十分有益的效果。目前運動目標的檢測方法主要有幀差法、光流法和背景差法三種，其中背景差法是目前最通用也最有效的方法，它是利用場景信息，建立一個沒有運動目標的背景模型，并將其與當前幀進行比較從而檢測運動目標，它不能適應光照的突然變化，若背景光照突然發生變化，則大部分背景點的顏色會發生變化從而被認定為前景點；它還無法識別如搖擺的樹枝或水流等無規律的背景運動目標。
發明內容
本發明實施例提供了一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法和裝置，它能夠適應光照的突然變化，能更準確的檢測運動目標。
本發明實施例提供的一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法，包括 從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差，并獲得所述幀圖像的灰度圖像； 獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值，判斷所述像素點值是否小于前一幀圖像中確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則確定所述像素點為背景點，若否，則確定所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。
本發明實施例提供的一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測裝置，包括 協方差獲取模塊，用于從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差； 像素點獲取模塊，用于將協方差獲取模塊中所述幀圖像轉換為灰度圖像，并獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，灰度圖像獲取模塊中所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，并根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值； 第一動態目標確定模塊，用于判斷像素點獲取模塊所確定的所述像素點值是否小于前一幀圖像中協方差獲取模塊確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則確定所述像素點為背景點，若否，則確定所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。
本發明實施例提供的一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法和裝置，它通過將視頻圖像轉換為灰度圖像來抑制光照的突然變化對檢測結果的影響，能更準確的檢測運動目標。
圖1是本發明實施例提供的所述的一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測裝置的結構示意圖； 圖2是本發明實施例提供的所述的一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測裝置在實施例中進一步描述的結構示意圖。
具體實施例方式 本發明實施例提供的一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法的方案中，首先，從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差，并獲得所述幀圖像的灰度圖像；然后，獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值，判斷所述像素點值是否小于前一幀圖像中確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則確定所述像素點為背景點，若否，則確定所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。
在上述方案中，進一步可以包括根據前一幀圖像中確定的前景點對當前幀中確定的前景點進行調整，具體的調整過程可以為提取出前一幀圖像中為前景點的當前幀的像素點值，根據提取出的所述當前幀的像素點值和前一幀圖像中所述像素點的鄰域點確定當前幀的像素點為真正前景點的概率，若所確定的概率小于指定值，則將所述當前幀中確定的前景點調整為背景點，若所確定的概率大于等于指定值，則不對確定的前景點進行調整。
綜合上述方案，具體的過程可以為 步驟S1、從視頻中獲取幀圖像； 步驟S2、確定所述幀圖像中顏色k的權重wk、均值μk和協方差σk2，其中k為預設的自然數，一般選取5或3； 步驟S3、將所述幀圖像轉換為灰度圖像，獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值Aij，根據獲得的所述灰度圖像中像素點的灰度值Aij得到像素點的梯度值及梯度方向Rij＝ac tan 2(Aij-Ai+1，j，Aij-Ai，j+1)，其中i為橫坐標，j為縱坐標，并根據得到的所述像素點的灰度值Aij、梯度值Mij和預定參數λ確定像素點值Xij＝(λAij，(1-λ)Mij)，其中預定參數λ是
內的值，它是根據圖像的顏色信息確定的。根據上述數據建立混合高斯模型其中∑k是標準協方差σk與單位矩陣相乘得到的，(Xij-μk)T表示(Xij-μk)的轉置； 步驟S4、判斷所述當前幀像素點值Xt+1是否小于前一幀圖像中確定的顏色k的標準協方差σt的預定倍數，其中預定倍數一般選為2.5，也就是判斷所述當前幀像素點值Xt+1是否與前一幀圖像的顏色k的混合高斯模型匹配，若是，則執行步驟S5，若否，則執行步驟S6； 步驟S5、確定所述像素點為背景點，并根據前一幀圖像中顏色k的權重wt、均值μt和協方差σt2以及當前幀的梯度值Mt+1和像素點值Xt+1更新當前幀圖像中顏色的權重wt+1、均值μt+1和協方差σt+12，具體更新過程可以包括其中α為預定值，它是根據前一幀圖像與當前幀圖像的變化程度確定的，ρ＝α/wt+1，并根據上述數據更新混合高斯模型P(Xt+1)； 步驟S6、確定所述像素點為前景點，并按照預定的值更新當前幀圖像中顏色的權重wt+1′、均值μt+1′和標準協方差σt+1′，具體過程可以包括令權重wt+1′等于預定的值，一般選取0.05，令標準協方差σt+1′等于預定的值，一般選取30，令均值μt+1′＝Xt+1，并根據上述數據更新混合高斯模型P(Xt+1)； 步驟S7、根據前一幀圖像中步驟S5和步驟S6確定的前景點和背景點，對當前幀中確定的前景點進行調整，具體的調整過程包括提取出前一幀圖像中像素點為前景點的當前幀的像素點Xt+1，根據前一幀圖像中像素點的鄰域點Yij確定當前幀的像素點Xt+1為真正前景點的概率
其中a為正數，k和l分別為橫縱坐標的變化量，k和l取為整數，d取奇數，表示鄰域寬度，b為前一幀圖像中所述像素點與所述像素點的鄰域點之間的距離，它可以替換為一個d×d的對稱矩陣的高斯模板，所述對稱矩陣的元素值符合高斯分布，可以用高斯核函數計算得到，例如n＝3的高斯模板為如果用256級的灰度值表示像素的顏色，那么
可以是一個預先被計算好的大小為256的數組，若所確定的概率
小于指定值，則執行步驟S8，若所確定的概率
大于等于指定值，則執行步驟S9，所述的指定值是根據視頻圖像的場景確定的，若場景復雜，則指定值可以選取
內的值，若場景簡單，則指定值可以選取
內的值； 步驟S8、將所述當前幀中確定的前景點調整為背景點，并執行步驟S10； 步驟S9、不對確定的前景點進行調整，并執行步驟S10； 步驟S10、當前幀圖像數據替換前一幀圖像數據，并重新執行步驟S1直到視頻中的最后一幀圖像。
本發明實施例還提供了一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測裝置，如圖1所示，包括 協方差獲取模塊1，用于從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差； 像素點獲取模塊2，用于將協方差獲取模塊1中所述幀圖像轉換為灰度圖像，并獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，灰度圖像獲取模塊中所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，并根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值； 第一動態目標確定模塊3，用于判斷像素點獲取模塊2所確定的所述像素點值是否小于前一幀圖像中協方差獲取模塊1確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則確定所述像素點為背景點，若否，則確定所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。
上述裝置中，像素點獲取模塊2中根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值的過程可以包括 像素點值Xij＝(λAij，(1-λ)Mij)，其中，Aij和Mij分別為所述像素點的灰度值和梯度值，其中i為橫坐標，j為縱坐標，λ為預定參數。
上述裝置中，第一動態目標確定模塊3還可以包括 第一協方差更新模塊，用于確定所述像素點為背景點后，更新當前幀圖像中顏色的協方差，具體過程可以包括 所述協方差σt+12＝(1-ρ)σt2+ρ(Xt+1-μt+1)T(Xt+1-μt+1)，其中α為預定值，ρ＝α/wt+1，wt+1和μt+1分別為當前幀圖像中顏色的權重和均值。
第二協方差更新模塊，用于確定所述像素點為前景點后，更新當前幀圖像中顏色的標準協方差σt+1′等于預定的值。
根據前一幀圖像中確定的前景點對當前幀中確定的前景點進行調整，如圖2所示，上述裝置中，還可以包括 提取模塊4，用于根據前一幀圖像中第一動態目標確定模塊3確定的前景點與背景點，提取出前一幀圖像中為前景點的當前幀的像素點值Xt+1； 概率生成模塊5，用于根據提取模塊4中獲得的所述當前幀的像素點值Xt+1和前一幀圖像中所述像素點的鄰域點Yij確定當前幀的像素點為真正前景點的概率
其中a為正數，k和l分別為橫縱坐標的變化量，k和l取為整數，d取奇數，表示鄰域寬度，b為前一幀圖像中所述像素點與所述像素點的鄰域點之間的距離，它可以替換為一個d×d的對稱矩陣的高斯模板，所述對稱矩陣的元素值符合高斯分布，可以用高斯核函數計算得到，例如n＝3的高斯模板為如果用256級的灰度值表示像素的顏色，那么
可以是一個預先被計算好的大小為256的數組； 第二動態目標確定模塊，用于將概率生成模塊所確定的概率
與指定值進行比較，若所確定的概率
小于指定值，則將所述當前幀中確定的前景點調整為背景點，若所確定的概率
大于等于指定值，則不對確定的前景點進行調整，若場景復雜，則指定值可以選取
內的值，若場景簡單，則指定值可以選取
內的值。
本發明實施例提供的方法和裝置，通過將視頻圖像轉換為灰度圖像來抑制光照的突然變化對檢測結果的影響，并通過提取前一幀圖像中確定的前景點進一步確定當前幀的前景點與背景點，能夠去除一些無規律的背景運動目標，從而能夠更準確的檢測運動目標。
以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式
，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。
權利要求
1、一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法，其特征在于，包括，
從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差，并獲得所述幀圖像的灰度圖像；
獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值，判斷所述像素點值是否小于前一幀圖像中確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則確定所述像素點為背景點，若否，則確定所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。
2、根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值的過程包括
像素點值Xij＝(λAij，(1-λ)Mij)，其中，Aij和Mij分別為所述像素點的灰度值和梯度值，其中i為橫坐標，j為縱坐標，λ為預定參數。
3、根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述像素點為背景點后，更新當前幀圖像中顏色的協方差，具體過程包括
所述協方差σt+12＝(1-ρ)σt2+ρ(Xt+1-μt+1)T(Xt+1-μt+1)，其中α為預定值，ρ＝α/wt+1，wt+1和μt+1分別為當前幀圖像中顏色的權重和均值。
4、根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述像素點為前景點后，更新當前幀圖像中顏色的標準協方差σt+1′等于預定的值。
5、根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，還包括根據前一幀圖像中確定的前景點對當前幀中確定的前景點進行調整，具體的調整過程包括
提取出前一幀圖像中為前景點的當前幀的像素點值Xt+1，根據提取出的所述當前幀的像素點值Xt+1和前一幀圖像中所述像素點的鄰域點Yij確定當前幀的像素點為真正前景點的概率
其中a為正數，k和l分別為橫縱坐標的變化量，d為鄰域寬度，b為前一幀圖像中所述像素點與所述像素點的鄰域點之間的距離，若所確定的概率
小于指定值，則將所述當前幀中確定的前景點調整為背景點，若所確定的概率
大于等于指定值，則不對確定的前景點進行調整。
6、一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測裝置，其特征在于，包括
協方差獲取模塊，用于從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差；
像素點獲取模塊，用于將協方差獲取模塊中所述幀圖像轉換為灰度圖像，并獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，灰度圖像獲取模塊中所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，并根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值；
第一動態目標確定模塊，用于判斷像素點獲取模塊所確定的所述像素點值是否小于前一幀圖像中協方差獲取模塊確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則確定所述像素點為背景點，若否，則確定所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。
7、根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述像素點獲取模塊中根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值的過程包括
像素點值Xij＝(λAij，(1-λ)Mij)，其中，Aij和Mij分別為所述像素點的灰度值和梯度值，其中i為橫坐標，j為縱坐標，λ為預定參數。
8、根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一動態目標確定模塊還包括第一協方差更新模塊，用于確定所述像素點為背景點后，更新當前幀圖像中顏色的協方差，具體過程包括
所述協方差σt+12＝(1-ρ)σt2+ρ(Xt+1-μt+1)T(Xt+1-μt+1)，其中α為預定值，ρ＝α/wt+1，wt+1和μt+1分別為當前幀圖像中顏色的權重和均值。
9、根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一動態目標確定模塊還包括第二協方差更新模塊，用于確定所述像素點為前景點后，更新當前幀圖像中顏色的標準協方差σt+1′等于預定的值。
10、根據權利要求6至9中任一項所述的裝置，其特征在于，還包括
提取模塊，用于根據前一幀圖像中第一動態目標確定模塊確定的前景點，提取出前一幀圖像中為前景點的當前幀的像素點值Xt+1；
概率生成模塊，用于根據提取模塊中獲得的所述當前幀的像素點值Xt+1和前一幀圖像中所述像素點的鄰域點Yij確定當前幀的像素點為真正前景點的概率
其中a為正數，k和l分別為橫縱坐標的變化量，d為鄰域寬度，b為前一幀圖像中所述像素點與所述像素點的鄰域點之間的距離；
第二動態目標確定模塊，用于將概率生成模塊所確定的概率
與指定值進行比較，若所確定的概率
小于指定值，則將所述當前幀中確定的前景點調整為背景點，若所確定的概率
大于等于指定值，則不對確定的前景點進行調整。
全文摘要
一種動態復雜背景下的實時運動目標檢測方法和裝置，它的方案為從視頻中獲取幀圖像，確定當前幀圖像中顏色的協方差，并獲得所述幀圖像的灰度圖像；獲得所述灰度圖像中像素點的灰度值和梯度值，根據得到的所述像素點的灰度值、梯度值和預定參數確定像素點值，判斷所述像素點值是否小于前一幀圖像中確定的顏色的協方差的預定倍數，若是，則所述像素點為背景點，若否，則所述像素點為前景點，所述前景點的集合為實時運動目標。本發明實施例通過將視頻圖像轉換為灰度圖像來抑制光照的突然變化對檢測結果的影響，從而更準確的檢測運動目標。
文檔編號H04N5/14GK101561932SQ20091008400
公開日2009年10月21日 申請日期2009年5月12日 優先權日2009年5月12日
發明者濤 王, 德 須, 郎從妍 申請人:北京交通大學