用于更新背景模型的方法和装置制造方法及图纸

本申请提供一种用于更新背景模型的方法和装置，该背景模型用于图像的背景减除。接收图像(220)，并且通过使用背景模型执行背景减除来将图像中的每个像素分类为前景(232)或背景(234)，该背景模型包含针对图像(220)中的每个像素的背景样本的集合(240)。针对图像中被分类为背景(234)的每个像素(228)，通过选择与像素相关联的背景样本的集合中满足相似度条件的背景样本(242)，并且用像素(228)的图像数据更换满足相似度条件的背景样本(242)，来更新背景模型。

Methods and devices used to update the background model

The present application provides a method and device for updating the background model, which is used for background subtraction of the image. Receive the image (220), and use the background model to perform background subtraction to classify each pixel in the image as foreground (232) or background (234). The background model contains a set of background samples for each pixel in image (220) (240). The image is classified as background (234) of each pixel (228), by satisfying the condition set similarity selection and pixel associated background samples in the background samples (242), and (228) the image pixel data change satisfy the conditions of similarity background samples (242), to update the background model.

【技术实现步骤摘要】
用于更新背景模型的方法和装置
本专利技术涉及图像中的背景减除的领域。具体地，其涉及用于图像的背景减除的背景模型的更新。
技术介绍
在视频监控中，重要的是，能够检测在视频序列中所捕获的场景中的移动对象。存在许多工具来进行视频中的运动检测。它们中的一些工具通过跟随视频流中的特征来逐帧跟踪对象。其它工具逐像素地对当前帧与静态背景帧进行比较。后者是背景减除的基础，其旨在通过检测发生显著改变的区域来提取移动对象。移动对象被称为前景，而静态对象是背景的一部分。将移动对象与背景分离是个复杂的问题，如果背景是动态的，诸如如果在背景中存在摆动的树或水波纹，或如果照明变化，该分离甚至变得更困难。具体地，动态背景可导致移动对象的误检数量增加。在CRC出版社、泰勒&弗朗西斯组、博卡拉顿、2015年的教课书“用于视频监控的背景建模和前景检测(BackgroundModelingandForegroundDetectionforVideoSurveillance)”(主编：蒂埃里波娃曼斯,法提赫波里克利,本杰明霍费灵，以及安东尼瓦卡瓦特)中给出背景减除方法的综述。例如请参见章节1和7。背景减除方法通常涉本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在装置(110)中执行的用于更新背景模型的方法，所述背景模型用于图像(220)的背景减除，所述方法包括：接收(S02)作为图像序列的一部分的图像(220)，通过使用背景模型执行背景减除来将所述图像(220)中的每个像素(228)分类(S04)为前景(232)或背景(234)，所述背景模型包含针对所述图像中的每个像素的背景样本的集合(240)，其中与所述像素(228)相关联的所述背景样本的集合(240)被索引，针对所述图像中被分类为背景的每个像素，通过下列操作来更新(S06)所述背景模型：选择(S06a)与该像素相关联的所述背景样本的集合中满足相似度条件的背景样本(242,342)，就一背景...

【技术特征摘要】
2016.06.08 EP 16173451.21.一种在装置(110)中执行的用于更新背景模型的方法，所述背景模型用于图像(220)的背景减除，所述方法包括：接收(S02)作为图像序列的一部分的图像(220)，通过使用背景模型执行背景减除来将所述图像(220)中的每个像素(228)分类(S04)为前景(232)或背景(234)，所述背景模型包含针对所述图像中的每个像素的背景样本的集合(240)，其中与所述像素(228)相关联的所述背景样本的集合(240)被索引，针对所述图像中被分类为背景的每个像素，通过下列操作来更新(S06)所述背景模型：选择(S06a)与该像素相关联的所述背景样本的集合中满足相似度条件的背景样本(242,342)，就一背景样本(242,342)而言，如果该背景样本与该像素(228)中的图像数据之间的差别小于相似度阈值，则满足所述相似度条件，利用该像素的图像数据更换(S06b)满足所述相似度条件的所述背景样本，其中选择(S06a)的步骤包括：通过逐一地比较该像素的所述图像数据和与该像素(228)相关联的所述背景样本的集合(240)中的所述背景样本，来迭代搜索所述背景样本的集合，直到找到满足所述相似度条件的背景样本(242)，其中所述迭代搜索在所述背景样本的集合中的索引(244)处开始，所述索引(244)在用于相对于所述图像序列中的先前图像中的像素开始迭代搜索的索引之后。2.根据权利要求1所述的方法，其中如果所述背景样本的集合(240)中没有背景样本满足所述相似度条件，则不满足所述相似度条件的背景样本被更换。3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括，针对所述图像(420)中的每个像素(428)：保持追踪每个背景样本在与该像素(428)相关联的所述背景样本的集合(240)中多长时间，其中选择(S06a)和更换(S06b)的步骤是在没有背景样本在所述背景样本的集合(240)中的时间长于预定时间限制的条件下进行的，并且其中如果背景样本在所述集合中的时间长于所述预定时间限制，则利用该像素(428)的图像数据更换在所述背景样本的集合中的时间长于所述预定时间限制的所述背景样本(442)。4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：接收图像序列，并且针对所述图像序列中的除了所述图像序列中的每N个图像(520)之外的每个图像重复分类(S04)和更新(S06)的步骤，其中N>2，而对于所述每N个图像(520)，所述背景模型的更新通过针对第N个图像(520)中的被分类为背景的每个像素(528a,528b,528c)进行下列操作来进行：利用该像素(528a,528b,528c)的图像数据更换与该像素相关联的所述背景样本的集合(540a,540b,540c)中的背景样本，其中对...

【专利技术属性】
技术研发人员：约阿基姆·巴尔特森，
申请(专利权)人：安讯士有限公司，
类型：发明
国别省市：瑞典,SE