图像平面中检测物体的方法与系统技术方案

本发明专利技术公开一种图像平面中检测物体的方法与系统。其针对一个图像画面建立一个隐马尔可夫模型，并初始化此隐马尔可夫模型的参数。然后，在空间轴上，利用前一个时刻所求得的物体掩码，更新目前时刻的隐马尔可夫模型参数。根据此更新的参数及一解码算法再估测目前时刻的物体掩码。本发明专利技术可以快速估计出隐马尔可夫模型参数，并有效地得到稳定强健的物体检测结果，使得所求得的物体掩码更趋近于实际物体的范围，而背景结果也能更加排除误判的情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术有关于一种图像平面(image plane)中检测物体(object detection)的方法与系统。
技术介绍
物体检测在多种视频应用上扮演重要的角色，例如计算机视觉(computervision)和视频监督(video surveillance)系统。通常，物体检测是视频系统成功的主要因素之一。 在日本专利61003591的文献里，将背景画面(background picture)存于第一个画面存储器(picture memory)，将目前含有物体的画面存于第二个画面存储器，两个画面存储器中的数据相减结果就是景象改变(scene change)的地方，也就是物体存在的地方。 几篇美国专利和公开的文献里，也有提到物体检测的技术。例如美国专利US5099322利用物体检测器(object detector)来检测连续两张画面突然的变化(abrupt change)，并由计算特征(feature computing)通过决策处理器(decisionprocessor)来决定是否有景象改变的地方。而美国专利US6999604是利用色彩标准化装置(color nor本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像平面中检测物体的方法，该方法包含下列步骤：针对一个画面建立一个隐马尔可夫模型，并初始化该隐马尔可夫模型的参数；在一目前时刻的空间轴上，利用前一个时刻所求得的物体掩码Ω↓［ｈ］（ｔ－１）求得一待更新掩码Ω（ｔ），更新该目前时刻的隐马尔可夫模型的参数；以及根据该更新的目前时刻的隐马尔可夫模型的参数及一解码算法，再估测该目前时刻的物体掩码。

【技术特征摘要】
1.一种图像平面中检测物体的方法，该方法包含下列步骤针对一个画面建立一个隐马尔可夫模型，并初始化该隐马尔可夫模型的参数；在一目前时刻的空间轴上，利用前一个时刻所求得的物体掩码Ωh(t-1)求得一待更新掩码Ω(t)，更新该目前时刻的隐马尔可夫模型的参数；以及根据该更新的目前时刻的隐马尔可夫模型的参数及一解码算法，再估测该目前时刻的物体掩码。2.如权利要求1所述的图像平面中检测物体的方法，其中以两种状态，背景状态S1与前景状态S2，和两种符号，背景符号α与前景符号β，来建立该隐马尔可夫模型。3.如权利要求2所述的图像平面中检测物体的方法，其中该初始化该隐马尔可夫模型参数的步骤包括设定背景状态S1下的前景符号的概率P1(x＝α)、背景状态S1下的背景符号的概率P1(x＝β)、状态S1及状态S2的初始概率和状态转移概率矩阵{aij，i，j＝1，2}，aij是从状态Si转移到状态Sj的概率。4.如权利要求3所述的图像平面中检测物体的方法，其中该更新目前时刻的隐马尔可夫模型的参数的步骤还包括将该待更新掩码Ω(t)表示为前景掩码去除前一时刻所求的前景掩码Ωh(t-1)之后的二进制掩码；以及该待更新掩码Ω(t)在背景状态下的前景符号的概率被近似为ξ，亦即P1(x＝α)＝ξ，其中ξ代表在Ω(t)中，前景符号所占的比例。5.如权利要求2所述的图像平面中检测物体的方法，其中该再估测该目前时刻的物体掩码的步骤还包括以一维的方式读取前一个时刻所求得的二维物体掩码Ω(t)；利用该解码算法去估计目前时刻的图像像素(x，y)的一维状态Ωf1(x，y，t)，其中如果该前一个时刻所求得的该待更新掩码Ω(t)的前景符号与背景符号模糊的部分符合背景的统计模型，此部分则被视为背景；以及转换该估计出的Ωf1(x，y，t)的一维状态为二维物体掩码。6.如权利要求4所述的图像平面中检测物体的方法，其中该前一个时刻所求得的二维物体掩码用原始分辨率来读取。7.如权利要求4所述的图像平面中检测物...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文豪，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：71[中国|台湾]