專利名稱：：一種基于像素置信度的背景建模方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及視頻跟蹤圖像分割
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種基于像素置信度的背景建模方法。
背景技術(shù)：
：隨著社會對安全的日益重視，視頻跟蹤技術(shù)成為一個熱點(diǎn)話題，在視頻監(jiān)視、交通自動監(jiān)控、人體檢測與跟蹤等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。一般來說典型的視頻跟蹤系統(tǒng)是用一個靜止的攝像機(jī)實(shí)時監(jiān)控固定區(qū)域，然后從所拍攝到的場景背景中分割出前景目標(biāo)并對其進(jìn)行分類、跟蹤。從人們是否關(guān)注的角度，可將視頻圖像信息分為前景目標(biāo)和背景，如果算法能夠?qū)Ρ尘斑M(jìn)行準(zhǔn)確建模，消除視頻圖像中不感興趣的復(fù)雜背景，就可以使后續(xù)處理過程的注意力集中在前景目標(biāo)上，從而不僅可減少計算量，節(jié)約系統(tǒng)資源，也可以大大簡化圖像理解、目標(biāo)自動跟蹤等問題。因此，如何準(zhǔn)確地建立背景模型是目前視頻監(jiān)控的一個重要研究內(nèi)容。在當(dāng)前運(yùn)用背景建模進(jìn)行目標(biāo)檢測的工作中，大致可分為2大類，一類是針對每個獨(dú)立像素的特則信息建模，一類是根據(jù)區(qū)域信息建立區(qū)域模型。目前大多數(shù)的方法都是屬于第一類，例如混合高斯背景建模方法，該方法目前已成為背景減除中最為常用的一個標(biāo)準(zhǔn)算法，但這個模型也只是模擬了單個像素點(diǎn)在時間序列上的分布，而沒有考慮到在一幀圖像中存在的空間上的關(guān)聯(lián)性，另外也很難確定混合模型中高斯分布的個數(shù)。還有一種常用的方法是編碼本(codebook)算法，它是先根據(jù)視頻序列產(chǎn)生最初的編碼本，借助碼字(codeword)中的一個參數(shù)“最長未出現(xiàn)時間”進(jìn)行時域?yàn)V波處理，最后經(jīng)過空域?yàn)V波，將上一步錯誤刪除的代表較少出現(xiàn)的背景狀態(tài)的碼字回復(fù)到編碼本中。但是上述的算法在前景物體運(yùn)動混亂，背景發(fā)生擾動的情況都無法達(dá)到令人滿意的效果，且其實(shí)時性和準(zhǔn)確性不能滿足應(yīng)用的要求。因此，需要提供一種既可在復(fù)雜背景下應(yīng)用又能同時滿足實(shí)時性和準(zhǔn)確性要求的背景建模方法。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種基于像素置信度的背景建模方法，該方法既可在復(fù)雜背景下應(yīng)用又能同時滿足實(shí)時性和準(zhǔn)確性要求，適用于多個不同場合。本發(fā)明的目的通過以下的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)一種基于像素置信度的背景建模方法，所述像素置信度是指像素點(diǎn)是背景的可能性大小，該方法具體步驟如下(1)初始化將圖像存儲模塊中的圖像清空，圖像采集模塊采集第一幀圖像后存入圖像存儲模塊，該圖像作為初始背景圖像，然后將每個像素點(diǎn)對應(yīng)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值初始化為零，為圖像中的每一個像素點(diǎn)對應(yīng)建立一個鏈表，用于存儲背景候選表信息；(2)讀取下一幀圖像，根據(jù)相鄰兩幀圖像上對應(yīng)點(diǎn)處的HSV像素值的大小判斷該點(diǎn)是否穩(wěn)定，如果穩(wěn)定，則將該像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值加1，否則將該像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值置零；然后進(jìn)入步驟(3)；(3)將圖像上所有像素點(diǎn)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值進(jìn)行非線性歸一化處理，得出當(dāng)前圖像上每個像素點(diǎn)處的未修正置信度；然后根據(jù)像素點(diǎn)的空間位置信息對未修正置信度值進(jìn)行修正得到像素點(diǎn)處的顏色置信度；然后進(jìn)入步驟；(4)依次讀取當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點(diǎn)，判斷當(dāng)前讀取圖像中該像素點(diǎn)處的值是否與該點(diǎn)背景候選表中的某一簇的代表顏色相似，如果相似，則將當(dāng)前點(diǎn)并入該簇，并將該點(diǎn)顏色值作為該簇的代表顏色，用當(dāng)前像素點(diǎn)處的顏色置信度更新該點(diǎn)所在簇的簇置信度，然后進(jìn)入步驟(5)；如果不相似，則將該顏色值建立新簇，該顏色即為新建簇的代表顏色，用當(dāng)前像素點(diǎn)處的顏色置信度作為新建簇的簇置信度，然后進(jìn)入步驟(5)；(5)對該像素點(diǎn)更新后的背景候選表中所有簇的置信度按照一定遺忘速率進(jìn)行衰減，然后根據(jù)衰減后的背景候選表信息和新評估的簇置信度以一定學(xué)習(xí)速率進(jìn)行更新，最后選取該像素點(diǎn)背景候選表中簇置信度最高的像素值作為該像素點(diǎn)的背景值，然后轉(zhuǎn)到步驟(2)。所述步驟(1)中背景候選表用鏈表實(shí)現(xiàn)，每一節(jié)點(diǎn)存儲簇代表顏色和簇置信度兩個信息，背景候選表至少包括一個簇，其中的簇是通過對已經(jīng)采集到的所有幀圖像中在該點(diǎn)出現(xiàn)過的顏色按照HSV值進(jìn)行聚類而成的，根據(jù)當(dāng)前采集圖像信息簇的大小和簇的代表顏色不斷更新。所述步驟O)中判斷相鄰兩幀圖像上對應(yīng)點(diǎn)像素值是否穩(wěn)定，通過如下方法來判斷設(shè)定一個閾值threshold，設(shè)第k張和第k-Ι張圖像上對應(yīng)某一點(diǎn)處的色調(diào)和飽和度分另Ij為(huek(x,y),Staturek(χ,y))、(hue^(χ,y),Staturek^1(χ,y))，如果滿足下式貝丨J認(rèn)為在該點(diǎn)處像素值是穩(wěn)定的huek(x,y)_huek_1(x，y)+1Staturek(χ,y)-Stature^1(χ,y)|<threshold所述用于判斷相鄰兩幀圖像上對應(yīng)點(diǎn)像素值是否穩(wěn)定的方法中，閾值threshold取10-15時，效果最佳。所述步驟⑶中，對圖像上所有像素點(diǎn)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值進(jìn)行非線性歸一化處理的方法具體如下設(shè)圖像中某像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值為MableCoimt，StableCounteN，則該像素點(diǎn)處的未修正置信度為權(quán)利要求1.一種基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述像素置信度是指像素點(diǎn)是背景的可能性大小，該方法具體步驟如下(1)初始化將圖像存儲模塊中的圖像清空，圖像采集模塊采集第一幀圖像后存入圖像存儲模塊，該圖像作為初始背景圖像，然后將每個像素點(diǎn)對應(yīng)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值初始化為零，為圖像中的每一個像素點(diǎn)對應(yīng)建立一個鏈表，用于存儲背景候選表信息；(2)讀取下一幀圖像，根據(jù)相鄰兩幀圖像上對應(yīng)點(diǎn)處的HSV像素值的大小判斷該點(diǎn)是否穩(wěn)定，如果穩(wěn)定，則將該像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值加1，否則將該像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值置零；然后進(jìn)入步驟(3)；(3)將圖像上所有像素點(diǎn)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值進(jìn)行非線性歸一化處理，得出當(dāng)前圖像上每個像素點(diǎn)處的未修正置信度；然后根據(jù)像素點(diǎn)的空間位置信息對未修正置信度值進(jìn)行修正得到像素點(diǎn)處的顏色置信度；然后進(jìn)入步驟；(4)依次讀取當(dāng)前幀圖像中的每一個像素點(diǎn)，判斷當(dāng)前讀取圖像中該像素點(diǎn)處的值是否與該點(diǎn)背景候選表中的某一簇的代表顏色相似，如果相似，則將當(dāng)前點(diǎn)并入該簇，并將該點(diǎn)顏色值作為該簇的代表顏色，用當(dāng)前像素點(diǎn)處的顏色置信度更新該點(diǎn)所在簇的簇置信度，然后進(jìn)入步驟(5)；如果不相似，則將該顏色值建立新簇，該顏色即為新建簇的代表顏色，用當(dāng)前像素點(diǎn)處的顏色置信度作為新建簇的簇置信度，然后進(jìn)入步驟(5)；(5)對該像素點(diǎn)更新后的背景候選表中所有簇的置信度按照一定遺忘速率進(jìn)行衰減，然后根據(jù)衰減后的背景候選表信息和新評估的簇置信度以一定學(xué)習(xí)速率進(jìn)行更新，最后選取該像素點(diǎn)背景候選表中簇置信度最高的像素值作為該像素點(diǎn)的背景值，然后轉(zhuǎn)到步驟⑵。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述步驟(1)中背景候選表用鏈表實(shí)現(xiàn)，每一節(jié)點(diǎn)存儲簇代表顏色和簇置信度兩個信息，背景候選表至少包括一個簇，其中的簇是通過對已經(jīng)采集到的所有幀圖像中在該點(diǎn)出現(xiàn)過的顏色按照HSV值進(jìn)行聚類而成的，根據(jù)當(dāng)前采集圖像信息簇的大小和簇的代表顏色不斷更新。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述步驟(2)中判斷相鄰兩幀圖像上對應(yīng)點(diǎn)像素值是否穩(wěn)定，通過如下方法來判斷設(shè)定一個閾值threshold，設(shè)第k張和第k-Ι張圖像上對應(yīng)某一點(diǎn)處的色調(diào)和飽和度分別為(huek(x，y)，Staturek(X，y))、(huek—“X，y)，Stature1^1(X，y))，如果滿足下式則認(rèn)為在該點(diǎn)處像素值是穩(wěn)定的Ihuek(X，y)_huek—丄(χ,y)|+1Staturek(x,y)-Staturek^(χ,y)|<threshold；所述步驟⑷中判斷當(dāng)前讀取圖像中該像素點(diǎn)處的值是否與該點(diǎn)背景候選表中的某一簇的代表顏色相似的方法是設(shè)該像素點(diǎn)處的色調(diào)和飽和度分別為hiK3k(X，y)、Staturq(Ly)，簇代表顏色的色調(diào)和飽和度分別為HJuK5k(x，y),!Lstaturq(x，y)，如果滿足下式則認(rèn)為二者相似|huek(x,y)-H_huek(χ,y)|+|Staturek(χ,y)-H_stature(χ,y)|^threshold24.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述閾值threshold取10-15之間的值；閾值threshold〗取10-15之間的值。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述步驟(3)中，對圖像上所有像素點(diǎn)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值進(jìn)行非線性歸一化處理的方法具體如下設(shè)圖像中某像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值為MableCount，StableCounteN，則該像素點(diǎn)處的未修正置信度為Confidpmel=1----，StableCount本OStableCountO,StableCount=O6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述步驟(3)中，對未修正置信度值進(jìn)行修正的具體方法是將圖像按照色彩和紋理信息進(jìn)行分割，如果像素點(diǎn)所處分割區(qū)域內(nèi)超過2/3的像素點(diǎn)被判定為背景，則對該像素的未修正置信度乘以增益系數(shù)K1,K1>1；反之如果像素點(diǎn)所處分割區(qū)域內(nèi)超過2/3的像素點(diǎn)被判定為非背景，則對該像素的未修正置信度乘以衰減系數(shù)K2，K2<1。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述增益系數(shù)K1取值在1.05-1.1之間；衰減系數(shù)K2取值在0.9-0.95之間。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述步驟(5)中，設(shè)Confid'。lustCT和Confid"。lustCT分別表示遺忘后的簇置信度和遺忘前的簇置信度，F(xiàn)orgetRate表示遺忘速率，則Confid'cluster=ForgetRate^Confid"cluster；設(shè)Confid。lustCT和Confidpixel分別表示根據(jù)像素顏色置信度學(xué)習(xí)后的新簇置信度和當(dāng)前圖像該點(diǎn)處的顏色置信度，LearningRate表示學(xué)習(xí)速率，則Confidcluster=Confid’cluster+LearningRate*Confidpixel9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述遺忘速率取值在0.9-0.95之間，學(xué)習(xí)速率取值在0.1-0.2之間。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于像素置信度的背景建模方法，其特征在于，所述步驟(5)中，找到像素點(diǎn)對應(yīng)的置信度最高的簇Confid。lustCT,max，如果該簇置信度滿足如下條件Confid,tcluster,max<12Avg(Confidclustern)其中Avg(C0nfid。lustCT,n)表示該像素點(diǎn)背景候選表中的平均簇置信度，則將該像素點(diǎn)所對應(yīng)的背景候選表中所有的顏色值判定為背景像素值，如果不滿足上述條件，則將簇Confid。lustCT,max的代表顏色值作為背景像素值。全文摘要本發(fā)明公開了一種基于像素置信度的背景建模方法，通過像素置信度即像素點(diǎn)是背景的可能性大小來判斷該點(diǎn)像素是否為背景，具體如下首先依次讀取視頻幀，判斷相鄰兩幀圖像上對應(yīng)點(diǎn)處的HSV像素值的大小判斷該點(diǎn)是否穩(wěn)定，穩(wěn)定則增加連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值，否則將該像素點(diǎn)處的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值置零；然后對圖像上所有像素點(diǎn)的連續(xù)穩(wěn)定計數(shù)值進(jìn)行非線性歸一化處理，得出當(dāng)前圖像上每個像素點(diǎn)處的未修正置信度；然后對圖像中每一個像素點(diǎn)處的背景候選表顏色進(jìn)行聚類并更新簇置信度，最后取簇置信度最高的像素值作為當(dāng)前背景，繼續(xù)讀取下一幀圖像。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確提取背景，進(jìn)而為獲取監(jiān)控物體做準(zhǔn)備，可廣泛地應(yīng)用于物體追蹤、運(yùn)動分析等視頻監(jiān)控領(lǐng)域。文檔編號G06T7/20GK102169538SQ20111009032公開日2011年8月31日申請日期2011年4月12日優(yōu)先權(quán)日2011年4月12日發(fā)明者周津銘,方耿,田楠,高寶軍申請人:廣州市威寶網(wǎng)絡(luò)科技有限公司