一种基于目标块融合的运动目标检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于目标块融合的运动目标检测方法，其步骤为：计算视频图像中各目标块的边长，并记录最大的边长；选择当前目标块进行融合，计算当前目标块与已融合过的目标集中的所有目标的距离，并记录最小的距离，若所述最小的距离小于所述最大的边长，则将当前目标块加入到所述目标集中；对视频图像中其余目标块进行融合，直至完成所有目标块的融合，得到完整的运动目标图像。本发明专利技术不断融合视频图像中的各目标块，能够得到完整连续的运动目标，便于跟踪和识别，且方法简单有效；能够剔除差分噪声影响，且能够检测出新的运动目标。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标块融合的运动目标检测方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种基于目标块融合的运动目标检测方法。
技术介绍
在视频中进行目标检测，通常的方法是使用差分法，即相邻两帧或者多帧图像在配准之后直接做图像减法。由于配准之后，静止的物体相对位置不变，而运动物体的位置发生了变化，因此运动物体在差分图像中存在痕迹，之后再经过阈值分割后就能提取出运动目标区域。虽然差分法广泛用于运动目标，但利用差分方法得到的运动目标不连续，得到的运动目标不完整。虽然差分法是提取运动目标的有效方法，但其得到的运动目标区域通常不连续，即单个目标容易被检测成为多个不连续的小目标块；此外，采用差分法提取运动目标还存在差分噪声。虽然先配准再差分，但由于配准精度有限，不能做到完全的配准，同时光照等条件的变化也会影响配准精度。另外拍摄角度变化也会增加配准难度，进而影响配准精度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于目标块融合的运动目标检测方法，用于解决现有技术的方法存在差分噪声以及无法获取完整的运动目标的问题。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于目标块融合的运动目标检测方法，该方法包括如下步骤：1)计算视频图像中各目标块的边长，并记录最大的边长；2)选择当前目标块进行融合，计算当前目标块与已融合过的目标集中的所有目标的距离，并记录最小的距离，若所述最小的距离小于所述最大的边长，则将当前目标块加入到所述目标集中；3)对视频图像中其余目标块进行融合，直至完成所有目标块的融合，得到完整的运动目标图像。进一步地，各目标块融合完成后，对各目标块设置融合标志位。进一步地，在计算视频图像中运动目标的最大面积和最小面积时，视频图像需经过图像配准、图像差分和阈值分割得到二值化图像。进一步地，计算视频图像中目标块的第一宽高比及面积，并记录最大宽高比和最小宽高比、目标块的最大面积和最小面积。进一步地，对所述目标集中的各目标块设置对应的外接矩形，并计算各外接矩形的面积及第二宽高比，若外接矩形的面积小于或等于所述最大面积且大于或等于所述最小面积，并且所述第二宽高比小于或等于所述最大宽高比且大于或等于所述最小宽高比，则把与该外接矩形对应的目标块加入到第一目标集中。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的基于目标块融合的运动目标检测方法，不断融合视频图像中的各目标块，得到完整连续的运动目标，便于跟踪和识别，且本专利技术的方法简单有效。对目标集中的各目标块设置对应的外接矩形，并计算各外接矩形的面积及宽高比，若外接矩形的面积小于或等于目标集中的目标块的最大面积且大于或等于目标集中的目标块的最小面积，并且宽高比小于或等于目标集中的目标块的最大宽高比且大于或等于目标集中的目标块的最小宽高比，则把与该外接矩形对应的目标块加入到最终目标集中，通过上述步骤能剔除差分噪声影响并提取出较为完整的运动目标，且能检测出新加入的运动目标。附图说明图1为视频图像中各小目标块的示意图；图2为最终检测到的目标示意图；图3为基于小目标快融合的运动目标检测方法的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的说明：一种基于目标块融合的运动目标检测方法，如图3所示，包括如下步骤：1、采集视频序列中的运动目标的视频图像，对视频图像通过图像配准、图像差分和阈值分割处理得到二值化图像。运动目标在该图像中通常以非连续的白色区域标识，本实施例中称之为小目标块集，如图1所示，记为bi∈B(0≤i≤N，N为小目标块数)，对于这些小目标块，在进行小目标块融合之前，首先需计算各小目标块的面积，并判断得到目标块的最大面积和最小面积，分别记为objMaxarea和objMinarea计算它们的平方根，得到近似的边长，分别记为objMaxlen和objMinlen。同时计算各目标块宽高比，并得到目标块的最大宽高比和最小宽高比，分别记为objMaxWHRatio和objMinWHRatio。2、在进行新的小目标块融合之前(新的小目标块融合，即指之前未进行小目标块融合或者之前的操作已经提取出完整的目标了)，首先判断之前是否已经存在融合过的目标块。若不存在，则将当前小目标块作为新的目标；否则进入步骤3进行小目标块融合。另外为防止重复融合，为每个小目标块设置一个融合标志位flagi(0≤i≤N，N为小目标块数)，flagi＝0时表示对应的目标块未融合，当flagi为其他值时表示对应的目标块已融合。3、计算当前小目标块bi与已融合过的目标集sj∈S(0≤j≤M，M为融合后的目标数，其中sj为归属于某一个运动目标的小目标块bi的集合)中所有目标的距离，并记录最小的距离值dmin及目标sj的索引j。判断最小的距离值dmin与最大边长对应的小目标的边长objMaxlen进行比较，如果dmin值小于objMaxlen，则将目标块bi加入到目标sj中；否则将目标块bi作为新的目标加入到目标集S中。同时将设置flagi＝1。4、重复步骤3融合其余的小目标块，直到所有小目标块的标志位flagi＝1，如图2所示，图2中的白色方框框住的即为一个目标，是经过融合后的有效目标，图2中的有效目标为3个。5、对目标集Sj中的各小目标块设置外接矩形，并计算其面积宽高比如果且则认为该外接矩形是有效的目标并加入到最终目标集，即第一目标集ok∈O中。以上给出了具体的实施方式，但本专利技术不局限于以上所描述的实施方式。本专利技术的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本专利技术的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本专利技术的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于目标块融合的运动目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)计算视频图像中各目标块的边长，并记录最大的边长；2)选择当前目标块进行融合，计算当前目标块与已融合过的目标集中的所有目标的距离，并记录最小的距离，若所述最小的距离小于所述最大的边长，则将当前目标块加入到所述目标集中；3)对视频图像中其余目标块进行融合，直至完成所有目标块的融合，得到完整的运动目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于目标块融合的运动目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)计算视频图像中各目标块的边长，并记录最大的边长；2)选择当前目标块进行融合，计算当前目标块与已融合过的目标集中的所有目标的距离，并记录最小的距离，若所述最小的距离小于所述最大的边长，则将当前目标块加入到所述目标集中；3)对视频图像中其余目标块进行融合，直至完成所有目标块的融合，得到完整的运动目标图像。2.根据权利要求1所述的基于目标块融合的运动目标检测方法，其特征在于，各目标块融合完成后，对各目标块设置融合标志位。3.根据权利要求1所述的基于目标块融合的运动目标检测方法，其特征在于，在计算视频图像中运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈水忠，邓秋平，董博宇，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所，
类型：发明
国别省市：河南,41