一种视频中基于在线动态背景建模的运动目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种视频中基于在线动态背景建模的运动目标检测方法，包括以下步骤：采集图像并进行预处理；判读图像帧是否为第一帧，如果是则初始化背景模型，否则转到下一步；利用动态背景模型生成背景图像；在当前帧图像和背景图像中提取匹配点对；筛选精确匹配对并利用RANSAC计算校正参数；将动态背景模型校正到当前图像帧的坐标系；利用校正后的背景模型将当前帧图像的像素分为运动像素和背景像素；用背景像素对背景模型进行动态更新；对运动像素进行形态学处理、连通域分析及面积约束得到运动目标。本发明专利技术可以将固定平台下先进的基于背景建模的运动目标检测算法方便的用于航拍平台上，更精确的对运动目标进行检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及计算机视觉
，特别是设及一种航拍视频中的运动目标检测方 法D
技术介绍
目前，传统的运动目标检测方法主要有基于帧间差分的方法，基于背景建模的方 法及基于光流的方法。对于静止平台下的运动目标检测，背景建模方法由于其鲁棒性和 提取运动信息的精确性是应用最为广泛的。但对于运动平台下的运动目标检测，运动的背 景增加了背景建模的难度，而计算稠密光流的方法出.Yalcin，M. Hebert, R. Collins, and Μ. Black. A flowbased approach to vehicle detection and background mosaicking in airborne video. In Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition， volume 2, page 1202. IE邸Computer Society, 2005]在没有硬件加速的情况下很难达 到实时性的要求，因此目前航拍视频中的运动目标检测大部分工作都是基于帧间差分的。 即使在帧间差分方面做了很多的工作[S.趾attacharya，H.Idrees，I.Saleemi，S.Ali， and M. Shah. Moving object detection and tracking in forward looking infrared aerial imagery，volume 1，chapter 10，pages 221-252. Springer Berlin Heidelberg， 2011 ;Z.Yin and民.Collins. Moving object localization in thermal imagery by forward-backward motion history images，pages 271-291. Springer London，2009; H. Shen，S. Li，J. Zhang，and H. Chang. Tracking-based moving object detection. In Proceedings of International Conference on Image Processing，pages 3093-3097. IEEE, 2013」，基于帧间差分的方法还是不能很好的解决鬼影和空洞的问题。 民atheesh等利用对应点 的颜色均值来将整个视频信息拼接为全局背景图像。此类方法需要整个视频信息，因此多 用于离线处理，而且需要将整个视频^级联方式矫正在同一坐标系下，容易产生累计误差。 Chang等将当前时刻前后45副图像校正到当前时刻图像的坐标系来建 立背景模型，若逐个计算则计算复杂度太高不能实时，若W级联方式计算则容易产生累计 误差。
技术实现思路
阳0化]有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术不足，提出一种新的背景建模方法来 更精确的进行航拍视频下的运动目标检测。 为达到上述目的，本专利技术提出了一种视频中基于在线动态背景建模的运动目标检 测方法，其特征在于，该方法包括步骤： 步骤1 :读入视频帖，对其进行预处理； 步骤2 :判断当前帖是否为第一帖，如果是则利用所述第一帖或者继续读入N帖后 利用读入的N帖初始化形成动态背景模型；如果不是则直接转到步骤3;其中，N为大于1的 整数； 步骤3 :利用所述动态背景模型生成背景图像； 步骤4 :从当前帖和背景图像中提取匹配点对； 步骤5 :利用所述匹配点对计算当前帖与背景图像之间的放射变换参数； 步骤6:利用所述仿射变换参数，计算出动态背景模型中每个像素模型在当前帖 坐标系下的位置并调整所述动态背景模型中的每个像素模型的位置，W将所述动态背景模 型校正到当前帖的坐标系下； 步骤7 :利用校正后的所述动态背景模型将当前帖的像素集分为运动像素集和背 景像素集； 步骤8 :利用所述背景像素集对所述动态背景模型进行更新； 步骤9 :对所述运动像素集进行后处理得到运动目标。 本专利技术的有益效果是：一方面不需要整个视频信息来建立背模型，因此可W在线 的进行运动目标检测；另一方面不需要对每一时刻利用前后N帖来重新建立背景模型，而 是利用当前时刻图像动态的更新背景模型，因此可W实时处理并避免校正误差的累积。利 用本专利技术，可W将固定平台下先进的基于背景建模的运动目标检测算法方便的用于航拍平 台上的运动目标检测，从而更精确的提取运动信息和目标。【附图说明】 下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。 图1为本专利技术的技术方案流程图；图2为本专利技术中采集图像的示例图； 图3为本专利技术中由背景模型生成的背景图像的示例图； 图4为本专利技术中经过后处理得到的运动图像示例图； 图5为本专利技术中最终目标检测结果的示例图；【具体实施方式】 下面将参照附图对本专利技术做进一步地详细说明。背景建模方法我们选用Vibe作 为示例进行说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本专利技术的范围 及其应用。 如图1所示，本专利技术提出了一种航拍视频中基于在线动态背景建模的运动目标检 测方法，该方法包括步骤： 步骤1、读入视频帖，并做相应的预处理。所述预处理可根据实际的应用进行选择； 例如，如果应用设及灰度图像，则进行将图像转换为灰度图像等相应的预处理；图2是读入 的航拍视频图像帖的示例；步骤2、判断图像帖是否为第一帖，如果是则继续读入N帖或者利用本帖建立初始 的动态背景模型，具体根据不同的背景建模方法选择不同的策略；否则直接跳转到步骤3。 例如如果用Vibe作为背景建模的方法，对于一个像素点，随机选取其邻居点像素值作为模 型的样本值对样本集进行填充；...

【技术保护点】
一种视频中基于在线动态背景建模的运动目标检测方法，其特征在于，该方法包括步骤：步骤1：读入视频帧，对其进行预处理；步骤2：判断当前帧是否为第一帧，如果是则利用所述第一帧或者继续读入N帧后利用读入的N帧初始化形成动态背景模型；如果不是则直接转到步骤3；其中，N为大于1的整数；步骤3：利用所述动态背景模型生成背景图像；步骤4：从当前帧和背景图像中提取匹配点对；步骤5：利用所述匹配点对计算当前帧与背景图像之间的放射变换参数；步骤6：利用所述仿射变换参数，计算出动态背景模型中每个像素模型在当前帧坐标系下的位置并调整所述动态背景模型中的每个像素模型的位置，以将所述动态背景模型校正到当前帧的坐标系下；步骤7：利用校正后的所述动态背景模型将当前帧的像素集分为运动像素集和背景像素集；步骤8：利用所述背景像素集对所述动态背景模型进行更新；步骤9：对所述运动像素集进行后处理得到运动目标。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：常红星，兰晓松，李书晓，朱承飞，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11