视频图像中提取目标的方法技术

本发明专利技术涉及一种在视频图像中提取目标的方法。本发明专利技术针对现有技术的目标检测方法容易受到光照影响，检测准确性低的问题，公开了一种视频图像中目标提取方法，可以提高目标检测的准确性。本发明专利技术的技术方案是，视频图像中提取目标的方法，包括以下步骤：ａ、采集前一帧图像和当前帧图像；ｂ、检测前一帧图像和当前帧图像的角点；ｃ、根据当前帧图像与前一帧图像的差，得到前景区域；ｄ、分别统计前一帧图像和当前帧图像在所述前景区域中的角点数，以及前一帧图像和当前帧图像在该区域中位置匹配的角点数；ｅ、根据步骤ｄ统计的角点数与设定参数的关系，判断所述前景区域是否有目标。本发明专利技术特别适合在光照影响的情况下检测固定区域的目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频图像处理技术，特别涉及一种在。
技术介绍
视频图像中目标的提取(或称为前景提取、前景检测)是计算机视觉、视频监控、 目标跟踪等领域的常用技术。背景减除方法是最常用的方法，该方法用当前帧图像imgC与 背景图像(或前一帧图像)imgB的差分F = imgC-imgB，得到前景图像F，从而确定前景区 域。 但光照的变化会造成前景提取错误，所以消除光照的影响对于前景提取有很重要 的意义。 为消除光照对目标提取的影响，现已提出很多算法。《光照突变环境下基于高斯混 合模型和梯度信息的视频分割》(中国图像图形学报，2007. 12(11) :2068-2072)提出将结 构梯度互相关函数应用于光照引起的前景检测，在光照变化的区域，亮度和色彩分量均未 发生改变，但是梯度和背景相关性大，而目标引起的前景区域，其梯度发生较大改变，与背 景相关性小。经实验发现，梯度反映了纹理信息，梯度信息的变化一定程度上代表了纹理的 变化，图像整体发生光照变化时，图像的纹理信息不变，检测可行。但有两种情况，该方法不 适用(l)当图像局部发生光照变化时，产生光斑，光斑有边缘，其梯度变化很大，会被误测 为目标。(2)目标颜色分布均匀时，目标内部会被认为是等比例的发生了改变，目标内部会 出现空洞，影响目标检测。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题，就是针对现有技术的目标检测方法容易受到光照影 响，检测准确性低的问题，提供一种视频图像中目标提取方法，提高目标检测的准确性。 本专利技术解决所述技术问题采用的技术方案是，，包括 以下步骤 a、采集前一帧图像和当前帧图像； b、检测前一帧图像和当前帧图像的角点； c、根据当前帧图像与前一帧图像的差，得到前景区域； d、分别统计前一帧图像和当前帧图像在所述前景区域中的角点数，以及前一帧图 像和当前帧图像在该区域中位置匹配的角点数； e、根据步骤d统计的角点数与设定参数的关系，判断所述前景区域是否有目标； 具体的，步骤d中，采用背景减除法得到当前帧图像与前一帧图像的差； 进一步的，记当前帧图像在前景区域中的角点个数为N。，前一帧图像在同一区域中角点个数为Nb，前一帧图像和当前帧图像在前景区域中位置匹配的角点数为Nm ; 步骤e的具体判断方法如下 el、若 Nm < T ;Nb > 1\ ;NC > 1\ ; 其中T、l\为设定阈值，则判定有目标进入； e2、若 Nb > T ;NC < T ;N迈< T ; 则判定有目标被移除； e3、若 Nc < T ;Nb < T2 ; 其中T2为设定阈值，则判定此时并无目标出现，前景区域变化是由光照变化而引 起的； e4、若 Nc > 1\ ;N迈> NbX T3 ;N迈> T ; 其中T3为设定阈值，一个百分比，则判定此时并无目标出现，前景区域变化是由光 照引起的； 具体的，所述前一帧图像为固定区域的背景图像。 本专利技术的有益效果是，能够快速有效的消除光照影响，对目标做出准确的判断，并 且通过角点匹配还可判断目标是移除还是带入，对视频的后续处理及视频预警有着重要意 义。具体实施例方式下面结合实施例，详细描述本专利技术的技术方案。 本专利技术以角点作为图像特征，根据视频图像中角点的变化，与设定值(参数)的比 较，判断前景区域的变化是否由目标引起，或者是由于光照的变化引起，从而对目标进行准 确的判断。 本专利技术采用Harris角点检测技术，下面介绍该技术的角点检测方法。 1)计算图像I(x， y)的局部结构矩阵M 其中 j'!、C 5②w(x,力;万命 w(x,>0;表示巻积运算；w(x， y)表示高斯模板。 2)计算每个像素的角点度量值C(x， y) C(x， y) = det(M)-kX (trace(M))2 其中 det (M) = AB-C2 ; trace (M) = A+B ;k为常数。 3)角点判断 若C(x， y) 〈P(P为一个经验值，一般为零)，则置C(x， y)为零，然后检测各像素 点的角点度量值是否为所在局部区域最大，若为最大，则保留，否则置零。最后，若C(x， y) 非零，则认为它是角点。 采用上述方法对前一帧图像和当前帧图像进行处理，便可得它们的角点图像。 当然也可以采用其他角点检测技术，如基于梯度的角点检测(参见DericheR， Giraudon G. A Computational Approach for Corner and Vertex Detection. Computer Vision, 1993， 10 (2) :101-120)、基于轮廓曲线的角点检测(参见肖茜，鲁宏伟.基于高斯平 滑的自适应角点检测.计算机辅助设计与图形学学报，2003，15(11) :1358-1361)。 本专利技术采用背景减除法(或称为背景差法)确定前景区域。 实施例 下面以监控摄像头采集的背景图像和当前图像分别作为前一帧图像和当前帧图 像来说明本专利技术的目标检测方法。这里的背景图像就是固定区域的背景图像。 第一步、采集背景图像和当前图像。 第二步、采用采用Harris角点检测方法分别检测背景图像和当前图像的角点。 第三步、采用背景减除法作背景图像和当前图像的差分运算，根据背景图像和当 前图像的差，得到前景区域。 第四步、统计角点数前一帧图像和当前帧图像在前景区域中位置匹配的角点数， 记为Nm ;当前图像中处于前景区域中的角点数，记为N。；背景图像在同一区域中的角点数， 记为Nb。 第五步、根据当前图像和背景图像在所述前景区域中的角点数N。、 Nb以及在该区 域匹配的角点数Nm，与设定参数T、VH的关系，判断所述前景区域是否有目标。其中 T、VH为设定阈值，他们的值与实际图像内容有关，如图像中的角点数等。 具体判断方法如下 若Nm < T ;Nb > 1\ ;N。 > 1\ ;这里1\约等于背景图像在前景区域中的角点数，T可 以取较小的值； 这种情况表示当前图像和背景图像在前景区域中角点都很多，而该区域中匹配角 点很少的情况，则判定有新物体(目标)出现。 若Nb^T ;NC<T ;Nm<T ;这里T约等于背景图像在前景区域中的角点数，L可以 取较小的值； 这种情况表示当前图像在前景区域中的角点少，背景图像在前景区域中的角点 多，该区域中匹配角点少的情况，则判定有物体(目标)被移除。 若Nc < T ;Nb < T2 ;这里T、 T2可以取较小的值； 这种情况表示当前图像和背景图像在前景区域中角点都很少的情况，判定此时并 无物体(目标)出现，前景是由光照引起的。 若Ne > 1\ ;Nm > NbXT3 ;Nm > T ;这里1\约等于背景图像在前景区域中的角点数， T《T^T3为一个百分比； 这种情况表示当前图像在前景区域中角点多，背景图像在前景区域中角点多，该 区域中匹配角点个数达到背景图像角点个数的一定百分比的情况，判定此时并无物体(目 标)出现，前景是由光照引起的。 本专利技术与已有的相应技术相比，这种基于角点检测的目标提取方法，能够在强光 环境中即使产生光斑以及目标颜色分布均本文档来自技高网...

【技术保护点】
视频图像中提取目标的方法，包括以下步骤：ａ、采集前一帧图像和当前帧图像；ｂ、检测前一帧图像和当前帧图像的角点；ｃ、根据当前帧图像与前一帧图像的差，得到前景区域；ｄ、分别统计前一帧图像和当前帧图像在所述前景区域中的角点数，以及前一帧图像和当前帧图像在该区域中位置匹配的角点数；ｅ、根据步骤ｄ统计的角点数与设定参数的关系，判断所述前景区域是否有目标。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：路璐，邹建华，白云，
申请(专利权)人：成都三泰电子实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：90[中国|成都]