一种基于帧差分法的目标检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于帧差分法的目标检测方法，应用针对帧差分法的改进设计，首先针对视频流进行分组，然后分别针对各个分组中的各幅原始图像帧进行处理，利用前后图像帧之间所存在的差异，实现对运动目标的高效检测识别，整个目标检测方法，能够减少通过监控查找相关人员的人力和物力，为各种场景下运动目标的检测提供了技术支撑，并且能够有效提高运动目标的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于帧差分法的目标检测方法
本专利技术涉及一种基于帧差分法的目标检测方法，属于目标识别与追踪

技术介绍
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来的过程，通常通过检测当前图像和背景图像中对应像素点差异的方法实现，如果差值大于某一特定值(阈值)，则判断该像素为前景运动目标。但由于噪声的影响，会使得一些来自背景区域的像素点被检测成运动区域，对运动目标的检测产生一定的干扰。噪声主要包含天气、光照等环境影响，这些环境因素产生的影响，使得运动目标的检测和分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运动背景两类，大多数视频监控系统的摄像头是固定的，因此静态背景下的运动目标检测被广泛关注，其常用方法之一就是帧间差分法。帧间差分法是将视频流中相邻两帧、或相隔几帧的两幅图像像素值相减，并对相减后的图像进行阈值化来提取图像中的运动区域。以两帧为例，将相邻两帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，即在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化大于事先确定的阈值，则认为此处为背景像素；如果图像区域的像素值变化很大，则可认为这是由运动物体引起的。传统的帧间差分法由于对环境噪音非常敏感，所以如果阈值选取不当，会导致噪音和图像中的有效信息不能有效分离，另外此方法对于颜色单一和较大目标有可能无法完整提取运动目标。同时，帧间差分还有可能出现鬼影现象，即对一个运动目标检测的结果会出两个运动目标。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于帧差分法的目标检测方法，应用针对帧差分法的改进设计，能够针对视频流中的运动目标实现高效检测识别，提高了运动目标的检测准确率，为各种场景下运动目标的检测提供了技术支撑。本专利技术为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术设计了一种基于帧差分法的目标检测方法，用于针对固定角度图像捕获装置所获包含运动目标的视频流，实现其中运动目标的检测，包括如下步骤：步骤A.按预设单个分组所包含图像帧数，以及顺序前后分组之间的预设重叠帧数，顺序针对视频流中的各幅原始图像帧进行分组，获得视频流所对应的各个分组，然后进入步骤B；步骤B.分别针对各个分组，执行如下步骤B1至步骤B4，获得各分组所对应的运动目标区域图像、以及运动目标区域在相应原始图像帧中的位置，实现分组所对应运动目标的识别；步骤B1.针对分组中的各幅原始图像帧，分别进行去燥处理、以及灰度化处理，获得各幅灰度图像帧，然后进入步骤B2；步骤B2.针对分组中的各幅灰度图像帧，进行两两差分处理，获得各幅差分图像，然后进入步骤B3；步骤B3.分别针对各幅差分图像，基于差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，针对该差分图像进行二值化处理，获得该差分图像所对应的差分二值图像；进而获得各幅差分图像分别所对应的差分二值图像，然后进入步骤B4；步骤B4.针对各幅差分二值图像进行像素的逻辑与运算处理，所获结果图像中的前景，即为运动目标，进而获得运动目标区域图像、以及运动目标区域在相应原始图像帧中的位置。作为本专利技术的一种优选技术方案：还包括步骤C至步骤D如下，执行完步骤B之后，进入步骤C；步骤C.分别针对各个分组，根据分组所对应运动目标区域在相应原始图像帧中的位置，将运动目标区域图像插入到该分组中、位于中间位置的原始图像帧中，更新相应原始图像帧；待完成针对各个分组的本步骤操作后，然后进入步骤D；步骤D.基于各个分组中的原始图像帧，通过顺序播放各个分组，实现运动目标的追踪。作为本专利技术的一种优选技术方案：还包括步骤BC如下，执行完步骤B之后，进入步骤BC，执行完步骤BC之后，再进入步骤C；步骤BC.针对各个分组所对应的目标区域图像，分别应用数学形态学进行孔洞填充，更新各幅目标区域图像，然后进入步骤C。作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤B3中，分别针对各幅差分图像，执行如下步骤B3-1至步骤B3-2，获得差分图像所对应的差分二值图像；进而获得各幅差分图像分别所对应的差分二值图像，然后进入步骤B4；步骤B3-1.定义灰度值t，根据差分图像中灰度值小于t的像素个数与该差分图像中全部像素个数的比值ω0，该差分图像中灰度值大于t的像素个数与该差分图像中全部像素个数的比值ω1，应用如下目标函数：G＝ω0*ω1*(μ0-μ1)2以最大值G所对应的灰度值t、作为该差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，然后进入步骤B3-2；其中，μ0表示该差分图像中灰度值小于t的各像素的平均灰度值，μ1表示该差分图像中灰度值大于t的各像素的平均灰度值；步骤B3-2.基于该差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，针对该差分图像进行二值化处理，获得该差分图像所对应的差分二值图像。作为本专利技术的一种优选技术方案：所述步骤B3-2中，基于该差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，若像素灰度值大于或等于T，则定义该像素灰度值为255；若像素灰度值小于T，则定义该像素灰度值为0，由此针对差分图像进行二值化处理，获得该差分图像所对应的差分二值图像。作为本专利技术的一种优选技术方案：所述预设单个分组所包含图像帧数为5帧；所述步骤B中还包括步骤I至步骤II如下，执行完所述步骤B3之后，依次执行步骤I至步骤II；步骤I.根据各幅差分二值图像分别所对应的两幅灰度图像帧之间的帧间隔，将各幅差分二值图像划分至1帧间隔集合、2帧间隔集合、3帧间隔集合、4帧间隔集合；步骤II.针对1帧间隔集合，首先针对其中对应第一帧灰度图像帧和第二帧灰度图像帧的差分二值图像、与对应第二帧灰度图像帧和第三帧灰度图像帧的差分二值图像，执行二者之间像素的逻辑与运算、以及二者之间像素的逻辑异或运算，再将两运算结果进行逻辑或运算，获得第一初结果；然后针对其中对应第三帧灰度图像帧和第四帧灰度图像帧的差分二值图像、与对应第四帧灰度图像帧和第五帧灰度图像帧的差分二值图像，执行二者之间像素的逻辑与运算、以及二者之间像素的逻辑异或运算，再将两运算结果进行逻辑或运算，获得第二初结果；最后将第一初结果与第二初结果进行逻辑与运算，所获结果图像中的前景，即为1帧间隔集合所对应的运动目标；针对2帧间隔集合，首先针对其中对应第一帧灰度图像帧和第三帧灰度图像帧的差分二值图像、与对应第二帧灰度图像帧和第四帧灰度图像帧的差分二值图像，执行二者之间像素的逻辑与运算、以及二者之间像素的逻辑异或运算，再将两运算结果进行逻辑或运算，获得第三初结果；然后针对其中对应第三帧灰度图像帧和第五帧灰度图像帧的差分二值图像、与对应第二帧灰度图像帧和第四帧灰度图像帧的差分二值图像，执行二者之间像素的逻辑与运算、以及二者之间像素的逻辑异或运算，再将两运算结果进行逻辑或运算，获得第四初结果；最后将第三初结果与第四初结果进行逻辑与运算，所获结果图像中的前景，即为2帧间隔集合所对应的运动目标；针对3帧间隔集合，针对其中两幅差分二值图像，执行二者之间像素的逻辑本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于帧差分法的目标检测方法，用于针对固定角度图像捕获装置所获包含运动目标的视频流，实现其中运动目标的检测，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤A.按预设单个分组所包含图像帧数，以及顺序前后分组之间的预设重叠帧数，顺序针对视频流中的各幅原始图像帧进行分组，获得视频流所对应的各个分组，然后进入步骤B；/n步骤B.分别针对各个分组，执行如下步骤B1至步骤B4，获得各分组所对应的运动目标区域图像、以及运动目标区域在相应原始图像帧中的位置，实现分组所对应运动目标的识别；/n步骤B1.针对分组中的各幅原始图像帧，分别进行去燥处理、以及灰度化处理，获得各幅灰度图像帧，然后进入步骤B2；/n步骤B2.针对分组中的各幅灰度图像帧，进行两两差分处理，获得各幅差分图像，然后进入步骤B3；/n步骤B3.分别针对各幅差分图像，基于差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，针对该差分图像进行二值化处理，获得该差分图像所对应的差分二值图像；进而获得各幅差分图像分别所对应的差分二值图像，然后进入步骤B4；/n步骤B4.针对各幅差分二值图像进行像素的逻辑与运算处理，所获结果图像中的前景，即为运动目标，进而获得运动目标区域图像、以及运动目标区域在相应原始图像帧中的位置。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于帧差分法的目标检测方法，用于针对固定角度图像捕获装置所获包含运动目标的视频流，实现其中运动目标的检测，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A.按预设单个分组所包含图像帧数，以及顺序前后分组之间的预设重叠帧数，顺序针对视频流中的各幅原始图像帧进行分组，获得视频流所对应的各个分组，然后进入步骤B；
步骤B.分别针对各个分组，执行如下步骤B1至步骤B4，获得各分组所对应的运动目标区域图像、以及运动目标区域在相应原始图像帧中的位置，实现分组所对应运动目标的识别；
步骤B1.针对分组中的各幅原始图像帧，分别进行去燥处理、以及灰度化处理，获得各幅灰度图像帧，然后进入步骤B2；
步骤B2.针对分组中的各幅灰度图像帧，进行两两差分处理，获得各幅差分图像，然后进入步骤B3；
步骤B3.分别针对各幅差分图像，基于差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，针对该差分图像进行二值化处理，获得该差分图像所对应的差分二值图像；进而获得各幅差分图像分别所对应的差分二值图像，然后进入步骤B4；
步骤B4.针对各幅差分二值图像进行像素的逻辑与运算处理，所获结果图像中的前景，即为运动目标，进而获得运动目标区域图像、以及运动目标区域在相应原始图像帧中的位置。


2.根据权利要求1所述一种基于帧差分法的目标检测方法，其特征在于：还包括步骤C至步骤D如下，执行完步骤B之后，进入步骤C；
步骤C.分别针对各个分组，根据分组所对应运动目标区域在相应原始图像帧中的位置，将运动目标区域图像插入到该分组中、位于中间位置的原始图像帧中，更新相应原始图像帧；待完成针对各个分组的本步骤操作后，然后进入步骤D；
步骤D.基于各个分组中的原始图像帧，通过顺序播放各个分组，实现运动目标的追踪。


3.根据权利要求2所述一种基于帧差分法的目标检测方法，其特征在于：还包括步骤BC如下，执行完步骤B之后，进入步骤BC，执行完步骤BC之后，再进入步骤C；
步骤BC.针对各个分组所对应的目标区域图像，分别应用数学形态学进行孔洞填充，更新各幅目标区域图像，然后进入步骤C。


4.根据权利要求1所述一种基于帧差分法的目标检测方法，其特征在于，所述步骤B3中，分别针对各幅差分图像，执行如下步骤B3-1至步骤B3-2，获得差分图像所对应的差分二值图像；进而获得各幅差分图像分别所对应的差分二值图像，然后进入步骤B4；
步骤B3-1.定义灰度值t，根据差分图像中灰度值小于t的像素个数与该差分图像中全部像素个数的比值ω0，该差分图像中灰度值大于t的像素个数与该差分图像中全部像素个数的比值ω1，应用如下目标函数：
G＝ω0*ω1*(μ0-μ1)2
以最大值G所对应的灰度值t、作为该差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值T，然后进入步骤B3-2；其中，μ0表示该差分图像中灰度值小于t的各像素的平均灰度值，μ1表示该差分图像中灰度值大于t的各像素的平均灰度值；
步骤B3-2.基于该差分图像中前景区域与背景区域之间的灰度阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李昌利，何德明，汤世强，张怡彤，敖宇，吴海宁，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32