一种基于色差的运动目标前景提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于色差的运动目标前景提取方法，所述方法为使用亮度为依据提取运动物体所在的区域，之后对这些区域进一步筛选，将这些区域与先前建立的色差模型进行比对，只有该区域中与色差模型差值大于阈值的部分才被认作是前景，以此来消除阴影和光照对运动目标前景提取的影响。本发明专利技术可以在视频监控中，有效提取运动目标。

【技术实现步骤摘要】
一种基于色差的运动目标前景提取方法
本专利技术涉及一种基于色差的运动目标前景提取方法，属视频监控

技术介绍
随着社会和个人对安全的要求日益提高，视频监控已经变得越来越普及，而且仅仅提供影像资料的视频监控已经越来越不能满足需求，因此越来越多的视频监控设备中嵌入了智能检测模块。运动前景的提取通常是智能监控的第一步，之后才是针对前景进行特征分析等处理。由于监控场合的摄像机通常是监控固定地点的，不会移动，针对此特点，一种通用的运动目标前景提取方法是背景相减法。该方法首先采集图像作为背景模型，接着将采集到的每帧图像与背景模型相减，由此得到运动前景。通常背景相减法有三个阶段：背景建模与训练、前景检测和背景更新，这种方法在使用过程中有局限性，例如日光照射到物体后投下的阴影，也会被作为前景提取出来，虽然阴影处的亮度变化比实际的运动物体更大，但阴影却并不是我们感兴趣的部分。本专利技术提出了一种基于色差的改进型统计学运动目标背景提取方法，该方法能够有效抑制光照和阴影对背景提取的影响。
技术实现思路
本专利技术需要解决的技术问题就在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于色差的运动目标前景提取方法，它可以在视频监控中，有效提取运动目标。为解决上述问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供了一种基于色差的运动目标前景提取方法，所述方法为使用亮度为依据提取运动物体所在的区域，之后对这些区域进一步筛选，将这些区域与先前建立的色差模型进行比对，只有该区域中与色差模型差值大于阈值的部分才被认作是前景，以此来消除阴影和光照对运动目标前景提取的影响。本专利技术包括如下的步骤：1）、背景模型的建立：设定一个序列阈值，当图像采集的帧数达到这个阈值时，使用阀值之前的图像序列求平均，以此均值为依据建立亮度和色差模型；2）、运动前景提取：使用采集到的一帧图像与步骤1）得到的背景模型比对，当满足条件时，认为该像素点为前景，由此得到一幅二值图像；3）、背景模型更新：监控环境的亮度随时间而变化，背景模型跟着进行实时更新；更新时，非背景像素不作更新，步骤2）提取出的二值图像将作为本步骤背景像素更新的依据；4）、阴影和光照抑制：将背景抽取出来的经过形态学运算后的前景进行统计，记录下每个独立前景区域的边界值；通过对背景提取后的结果进行联通区域分析，来快速搜索独立前景区域的边界值，以此来抑制阴影和光照；5）、色差模型更新：在原有背景中，有新物体进入视野长时间不动将成为新的背景，步骤4）建立的色差模型需要进行实时更新。本专利技术所述方法具体步骤为：步骤一：背景模型的建立：背景模型的建立首先需要设定一个序列阈值，当图像采集的帧数达到这个阈值时，使用前面的图像序列求平均，以此均值为依据建立亮度和色差模型。如公式（1）所示：（1）其中，，m和n是图像的宽和高，N是序列阈值。当是亮度信号时，建立的模型是亮度模型，当是色差信号时，建立的模型是色差模型。使用一个全局阈值来初始化方差模型。由于后续计算中，会频繁用到小数，而实现本专利技术算法的DM64x+系列的DSP是定点DSP，所以在建立背景模型时，使用定点小数格式。步骤二：运动前景提取：使用采集到的一帧图像与步骤一得到的背景模型比对，当满足公式（2）时，认为该像素点为前景。（2）其中是亮度背景模型，是初始化时的方差模型，是经过模型更新后的方差模型。由于得到的结果是一幅二值图像，为了节省空间，以每个bit代表图像的一个像素。步骤三：背景模型更新：背景的实时更新，包括背景模型和方差模型的更新。背景实时更新依据公式（3）。（3）其中，是亮度背景模型，是经过模型更新后的背景模型。是初始化时的方差模型，是经过模型更新后的方差模型，是点处的像素值,是更新过程的权重系数。步骤四：阴影和光照抑制：本专利技术实现提取算法的单片机是DSP，由于DSP的核心频率低于PC机的CPU，因此需要对经典的统计学背景提取进行适当改进，以符合DSP平台的需求。对经典的统计学背景提取方法进行了如下改进：将背景抽取出来的经过形态学运算后的前景进行统计，记录下每个独立前景区域的边界值。通过对背景提取后的结果进行联通域分析，来快速搜索独立前景区域的边界值。联通域分析需要经过以下几个步骤：a).将一帧图像从上到下，从左到右做两次扫描。在第一次扫描中，假设扫描到的第一个非背景点是A(i,j)，那么检查它的左边A(i-1,j)和上边A(i,j-1)的两个邻接像素点。b).如果A(i-1,j)和A(i,j-1)都未被标记，则给A(i,j)分配一个新标记符；c).如果A(i-1,j)和A(i,j-1)有一个被标记，则给A(i,j)同样的标记符；d).如果A(i-1,j)和A(i,j-1)都被标记，那么：如果两个标记符相同，则给A(i,j)同样的标记符，如果两个标记符不同，则将该点A(i,j)标记为其中一个标记符，同时记下两个标记符等价。e).用等价表中最低标记符取代等价表中的每个标记符，从而对属于同一联通区域而被标记为不同标记符的像素重新做标记。这时搜索每个单独的连通区域，确定出单独连通区域的上下左右边界，得到这些前景的边界之后，就可以确定与各个前景对应的矩形。再依据色差信号对每个矩形进行第二次背景抽取。按照连通区域提供的矩形边界，从一帧图像中提取出处于该矩形内的色差信号，包括Cb和Cr信号。将矩形内的Cb和Cr色差信号分别于与Cb和Cr色差背景模型相减。并与色差方差模型比较。如果该矩形内部像素点的色差信号满足公式（4），则认为这些像素点是色差信号的前景。（4）其中，是新一帧图像的色差信号，是色差背景模型，是实时更新之后的色差方差模型，是初始色差方差模型。步骤五：色差模型更新：考虑到可能有物体进入视野长时间不动而成为新的背景，建立的色差模型也要实时更新，色差模型的更新遵循公式（5）。（5）其中，是初始的色差背景模型，是实时更新后的色差背景模型，是新一帧图像的色差信号，是初始的色差方差模型，是实时更新后的色差方差模型。将公式（2）和公式（4）提取出来的结果进行整合，那些既满足公式（2）又满足公式（4）的像素点是真正的运动前景。进一步，对步骤五整合后得到的二值图像再进行形态学运算，可以填充空洞，并去除噪声干扰。本专利技术的有益效果和优点是，针对现场环境中运动物体受外界影响亮度变化剧烈的特点，提出了改进的统计学背景提取方法，该方法在原来的经典统计学背景提取基础上，使用两个色差信号建立色差模型。由于物体被光照后，变化最显著的是色度，此时色度相较亮度更能反映运动物体的特征。使用亮度为依据提取运动物体所在的区域，之后对这些区域进一步筛选，将这些区域与先前建立的色差模型进行比对，只有该区域中与色差模型差值大于阈值的部分被认作是前景，这样就消除了阴影和光照对运动目标前景提取的影响。本专利技术对阴影和光照有较好的抑制作用。附图说明下面结合附图对本专利技术做进一步说明。图1是本专利技术基于色差的运动目标前景提取算法流程图；图2是本专利技术经典统计学背景提取得到的效果图；图3是本专利技术在经典统计学背景抽取基础上，对运动前景根据色差信号进一步抽取的效果图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术做进一步详细的说明。步骤一：背景模型的建立背景模型的建立首先需要设定一个序列阈值，当图像采集的帧数达到这个阈值时，使用前面的图像序列求平均本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于色差的运动目标前景提取方法，其特征在于，所述方法为使用亮度为依据提取运动物体所在的区域，之后对这些区域进一步筛选，将这些区域与先前建立的色差模型进行比对，只有该区域中与色差模型差值大于阈值的部分才被认作是前景，以此来消除阴影和光照对运动目标前景提取的影响。

【技术特征摘要】
1.一种基于色差的运动目标前景提取方法，其特征在于，所述方法具体步骤为：步骤一：背景模型的建立：背景模型的建立首先需要设定一个序列阈值，当图像采集的帧数达到这个阈值时，使用前面的图像序列求平均，以此均值为依据建立亮度和色差模型；如公式(1)所示：其中，1≤x≤m,1≤y≤n，m和n是图像的宽和高，N是序列阈值；当f(x,y)是亮度信号时，建立的模型是亮度模型，当f(x,y)是色差信号时，建立的模型是色差模型；使用一个全局阈值来初始化方差模型；由于后续计算中，会频繁用到小数，而实现算法的DM64x+系列的DSP是定点DSP，所以在建立背景模型时，使用定点小数格式；步骤二：运动前景提取：使用采集到的一帧图像与步骤一得到的背景模型比对，当满足公式(2)时，认为像素点为前景；1.(f(x,y)-B(x,y))2＞V′(x,y)2.(f(x,y)-B(x,y))2＞V(x,y)(2)其中B(x,y)是亮度背景模型，V(x,y)是初始化时的方差模型，V′(x,y)是经过模型更新后的方差模型；由于得到的结果是一幅二值图像，为了节省空间，以每个bit代表图像的一个像素；步骤三：背景模型更新：背景的实时更新，包括背景模型和方差模型的更新；背景实时更新依据公式(3)；B′(x,y)＝(1-α)·B(x,y)+α·f(x,y)V′(x,y)＝(1-α)·V(x,y)+α·(f(x,y)-B′(x,y))2(3)其中，B(x,y)是亮度背景模型，B′(x,y)是经过模型更新后的背景模型；V(x,y)是初始化时的方差模型，V′(x,y)是经过模型更新后的方差模型，f(x,y)是点(x,y)处的像素值,α是更新过程的权重系数；步骤四：阴影和光照抑制：实现提取算法的单片机是DSP，由于DSP的核心频率低于PC机的CPU，因此需要对经典的统计学背景提取进行适当改进，以符合DSP平台的需求；对经典的统计学背景提取方法进行了如下改进：将背景抽取出来的经过形态学运算后的前景进行统计，记录下每个独立前景区域的边界值；通过对背景提取后的结果进行联通域分析，来快速搜索独立前景区域的边界值；联通域分析需要经过以下几个步骤：a).将一帧图像从上到下，从左到右做两次扫描；在第一次扫描中，假设扫描到的第一个非背景点是A(i,j)，那么检查它的左边A(i-1,j)和上边A(i,j-1)的两个邻接像素点；b).如果A(i-1,j)和A(i,j-1)都未被标记...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙采鹰，兰孝文，董大明，
申请(专利权)人：内蒙古科技大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15