專利名稱：視頻圖像中提取目標的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻圖像處理技術(shù)，特別涉及一種在視頻圖像中提取目標的方法。
背景技術(shù)：
視頻圖像中目標的提取(或稱為前景提取、前景檢測)是計算機視覺、視頻監(jiān)控、 目標跟蹤等領(lǐng)域的常用技術(shù)。背景減除方法是最常用的方法，該方法用當前幀圖像imgC與 背景圖像(或前一幀圖像)imgB的差分F = imgC-imgB，得到前景圖像F，從而確定前景區(qū) 域。 但光照的變化會造成前景提取錯誤，所以消除光照的影響對于前景提取有很重要 的意義。 為消除光照對目標提取的影響，現(xiàn)已提出很多算法?！豆庹胀蛔儹h(huán)境下基于高斯混 合模型和梯度信息的視頻分割》(中國圖像圖形學(xué)報，2007. 12(11) :2068-2072)提出將結(jié) 構(gòu)梯度互相關(guān)函數(shù)應(yīng)用于光照引起的前景檢測，在光照變化的區(qū)域，亮度和色彩分量均未 發(fā)生改變，但是梯度和背景相關(guān)性大，而目標引起的前景區(qū)域，其梯度發(fā)生較大改變，與背 景相關(guān)性小。經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn)，梯度反映了紋理信息，梯度信息的變化一定程度上代表了紋理的 變化，圖像整體發(fā)生光照變化時，圖像的紋理信息不變，檢測可行。但有兩種情況，該方法不 適用(l)當圖像局部發(fā)生光照變化時，產(chǎn)生光斑，光斑有邊緣，其梯度變化很大，會被誤測 為目標。(2)目標顏色分布均勻時，目標內(nèi)部會被認為是等比例的發(fā)生了改變，目標內(nèi)部會 出現(xiàn)空洞，影響目標檢測。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就是針對現(xiàn)有技術(shù)的目標檢測方法容易受到光照影 響，檢測準確性低的問題，提供一種視頻圖像中目標提取方法，提高目標檢測的準確性。
本發(fā)明解決所述技術(shù)問題采用的技術(shù)方案是，視頻圖像中提取目標的方法，包括 以下步驟 a、采集前一幀圖像和當前幀圖像； b、檢測前一幀圖像和當前幀圖像的角點； c、根據(jù)當前幀圖像與前一幀圖像的差，得到前景區(qū)域； d、分別統(tǒng)計前一幀圖像和當前幀圖像在所述前景區(qū)域中的角點數(shù)，以及前一幀圖 像和當前幀圖像在該區(qū)域中位置匹配的角點數(shù)； e、根據(jù)步驟d統(tǒng)計的角點數(shù)與設(shè)定參數(shù)的關(guān)系，判斷所述前景區(qū)域是否有目標； 具體的，步驟d中，采用背景減除法得到當前幀圖像與前一幀圖像的差； 進一步的，記當前幀圖像在前景區(qū)域中的角點個數(shù)為N。，前一幀圖像在同一區(qū)域
中角點個數(shù)為Nb，前一幀圖像和當前幀圖像在前景區(qū)域中位置匹配的角點數(shù)為Nm ; 步驟e的具體判斷方法如下 el、若
Nm < T ;Nb > 1\ ;NC > 1\ ; 其中T、l\為設(shè)定閾值，則判定有目標進入； e2、若 Nb > T ;NC < T ;N邁< T ; 則判定有目標被移除； e3、若 Nc < T ;Nb < T2 ; 其中T2為設(shè)定閾值，則判定此時并無目標出現(xiàn)，前景區(qū)域變化是由光照變化而引 起的； e4、若 Nc > 1\ ;N邁> NbX T3 ;N邁> T ; 其中T3為設(shè)定閾值，一個百分比，則判定此時并無目標出現(xiàn)，前景區(qū)域變化是由光 照引起的； 具體的，所述前一幀圖像為固定區(qū)域的背景圖像。 本發(fā)明的有益效果是，能夠快速有效的消除光照影響，對目標做出準確的判斷，并 且通過角點匹配還可判斷目標是移除還是帶入，對視頻的后續(xù)處理及視頻預(yù)警有著重要意 義。
具體實施例方式
下面結(jié)合實施例，詳細描述本發(fā)明的技術(shù)方案。 本發(fā)明以角點作為圖像特征，根據(jù)視頻圖像中角點的變化，與設(shè)定值(參數(shù))的比 較，判斷前景區(qū)域的變化是否由目標引起，或者是由于光照的變化引起，從而對目標進行準 確的判斷。 本發(fā)明采用Harris角點檢測技術(shù)，下面介紹該技術(shù)的角點檢測方法。 1)計算圖像I(x， y)的局部結(jié)構(gòu)矩陣M

其中 j
'!、
C 5
②w(x,力;萬
命
w(x,>0;表示巻積運算；
w(x， y)表示高斯模板。 2)計算每個像素的角點度量值C(x， y)
C(x， y) = det(M)-kX (trace(M))2
其中 det (M) = AB-C2 ; trace (M) = A+B ;k為常數(shù)。
3)角點判斷 若C(x， y) 〈P(P為一個經(jīng)驗值，一般為零)，則置C(x， y)為零，然后檢測各像素 點的角點度量值是否為所在局部區(qū)域最大，若為最大，則保留，否則置零。最后，若C(x， y) 非零，則認為它是角點。
采用上述方法對前一幀圖像和當前幀圖像進行處理，便可得它們的角點圖像。
當然也可以采用其他角點檢測技術(shù)，如基于梯度的角點檢測(參見DericheR， Giraudon G. A Computational Approach for Corner and Vertex Detection[J]. Computer Vision, 1993， 10 (2) :101-120)、基于輪廓曲線的角點檢測(參見肖茜，魯宏偉.基于高斯平 滑的自適應(yīng)角點檢測[J].計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報，2003，15(11) :1358-1361)。
本發(fā)明采用背景減除法(或稱為背景差法)確定前景區(qū)域。
實施例 下面以監(jiān)控攝像頭采集的背景圖像和當前圖像分別作為前一幀圖像和當前幀圖 像來說明本發(fā)明的目標檢測方法。這里的背景圖像就是固定區(qū)域的背景圖像。
第一步、采集背景圖像和當前圖像。 第二步、采用采用Harris角點檢測方法分別檢測背景圖像和當前圖像的角點。
第三步、采用背景減除法作背景圖像和當前圖像的差分運算，根據(jù)背景圖像和當 前圖像的差，得到前景區(qū)域。 第四步、統(tǒng)計角點數(shù)前一幀圖像和當前幀圖像在前景區(qū)域中位置匹配的角點數(shù)， 記為Nm ;當前圖像中處于前景區(qū)域中的角點數(shù)，記為N。；背景圖像在同一區(qū)域中的角點數(shù)， 記為Nb。 第五步、根據(jù)當前圖像和背景圖像在所述前景區(qū)域中的角點數(shù)N。、 Nb以及在該區(qū) 域匹配的角點數(shù)Nm，與設(shè)定參數(shù)T、VH的關(guān)系，判斷所述前景區(qū)域是否有目標。其中 T、VH為設(shè)定閾值，他們的值與實際圖像內(nèi)容有關(guān)，如圖像中的角點數(shù)等。
具體判斷方法如下 若Nm < T ;Nb > 1\ ;N。 > 1\ ;這里1\約等于背景圖像在前景區(qū)域中的角點數(shù)，T可 以取較小的值； 這種情況表示當前圖像和背景圖像在前景區(qū)域中角點都很多，而該區(qū)域中匹配角 點很少的情況，則判定有新物體(目標)出現(xiàn)。 若Nb^T ;NC<T ;Nm<T ;這里T約等于背景圖像在前景區(qū)域中的角點數(shù)，L可以 取較小的值； 這種情況表示當前圖像在前景區(qū)域中的角點少，背景圖像在前景區(qū)域中的角點 多，該區(qū)域中匹配角點少的情況，則判定有物體(目標)被移除。
若Nc < T ;Nb < T2 ;這里T、 T2可以取較小的值； 這種情況表示當前圖像和背景圖像在前景區(qū)域中角點都很少的情況，判定此時并 無物體(目標)出現(xiàn)，前景是由光照引起的。 若Ne > 1\ ;Nm > NbXT3 ;Nm > T ;這里1\約等于背景圖像在前景區(qū)域中的角點數(shù)， T《T^T3為一個百分比； 這種情況表示當前圖像在前景區(qū)域中角點多，背景圖像在前景區(qū)域中角點多，該 區(qū)域中匹配角點個數(shù)達到背景圖像角點個數(shù)的一定百分比的情況，判定此時并無物體(目 標)出現(xiàn)，前景是由光照引起的。 本發(fā)明與已有的相應(yīng)技術(shù)相比，這種基于角點檢測的目標提取方法，能夠在強光 環(huán)境中即使產(chǎn)生光斑以及目標顏色分布均勻的情況下，消除光照影響，更加準確的提取出 目標，提高了目標檢測的準確性。
權(quán)利要求
視頻圖像中提取目標的方法，包括以下步驟a、采集前一幀圖像和當前幀圖像；b、檢測前一幀圖像和當前幀圖像的角點；c、根據(jù)當前幀圖像與前一幀圖像的差，得到前景區(qū)域；d、分別統(tǒng)計前一幀圖像和當前幀圖像在所述前景區(qū)域中的角點數(shù)，以及前一幀圖像和當前幀圖像在該區(qū)域中位置匹配的角點數(shù)；e、根據(jù)步驟d統(tǒng)計的角點數(shù)與設(shè)定參數(shù)的關(guān)系，判斷所述前景區(qū)域是否有目標。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的視頻圖像中提取目標的方法，其特征在于，步驟d中，采用背 景減除法得到當前幀圖像與前一幀圖像的差。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的視頻圖像中提取目標的方法，其特征在于，記當前幀圖像 在前景區(qū)域中的角點個數(shù)為N。，前一幀圖像在同一區(qū)域中角點個數(shù)為Nb，前一幀圖像和當 前幀圖像在前景區(qū)域中位置匹配的角點數(shù)為Nm ;步驟e的具體判斷方法如下 el、若Nm < T ;Nb > 1\ ;NC > 1\ ;其中T、l\為設(shè)定閾值，則判定有目標進入； e2、若Nb > T ;NC < T ;N邁< T ;則判定有目標被移除；e3、若Nc < T ;Nb < T2 ;其中L為設(shè)定閾值，則判定此時并無目標出現(xiàn)，前景區(qū)域是由光照引起的；e4、若Nc > 1\ ;Nm > NbXT3 ;Nm > T ;其中T3為設(shè)定閾值，一個百分比，則判定此時并無目標出現(xiàn)，前景區(qū)域是由光照引起的。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的視頻圖像中提取目標的方法，其特征在于，所述前一幀圖像 為固定區(qū)域的背景圖像。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的視頻圖像中提取目標的方法，其特征在于，所述前一幀圖 像為固定區(qū)域的背景圖像。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種在視頻圖像中提取目標的方法。本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的目標檢測方法容易受到光照影響，檢測準確性低的問題，公開了一種視頻圖像中目標提取方法，可以提高目標檢測的準確性。本發(fā)明的技術(shù)方案是，視頻圖像中提取目標的方法，包括以下步驟a、采集前一幀圖像和當前幀圖像；b、檢測前一幀圖像和當前幀圖像的角點；c、根據(jù)當前幀圖像與前一幀圖像的差，得到前景區(qū)域；d、分別統(tǒng)計前一幀圖像和當前幀圖像在所述前景區(qū)域中的角點數(shù)，以及前一幀圖像和當前幀圖像在該區(qū)域中位置匹配的角點數(shù)；e、根據(jù)步驟d統(tǒng)計的角點數(shù)與設(shè)定參數(shù)的關(guān)系，判斷所述前景區(qū)域是否有目標。本發(fā)明特別適合在光照影響的情況下檢測固定區(qū)域的目標。
文檔編號G06T7/20GK101789127SQ20101011492
公開日2010年7月28日 申請日期2010年2月26日 優(yōu)先權(quán)日2010年2月26日
發(fā)明者白云, 路璐, 鄒建華 申請人:成都三泰電子實業(yè)股份有限公司