[发明专利]一种基于对称帧间差分和背景更新的运动目标检测方法

摘要

本发明公开一种基于对称帧间差分和背景更新的运动目标检测方法。该方法首先对对称帧间差分法进行改进，将相邻四帧图像两两差分后对得到的差分图像两两进行“或”运算提取运动目标轮廓；接着将第一帧图像当做初始背景，结合当前帧图像和前一帧的背景图像进行背景图像的更新，通过背景差分提取运动目标轮廓；最后将两次提取出的运动目标轮廓进行“与”运算并进行连通性分析和形态学处理，准确地提取到运动目标的完整轮廓。本发明方法解决了对称帧间差分法造成的运动目标拉长、轮廓模糊问题，又避免了滑动平均背景差分法因光线和背景变动的干扰导致运动目标提取不准确，有效地提取出运动目标的完整轮廓，具有较好的实时性和鲁棒性。

主权项

一种基于对称帧间差分和背景更新的运动目标检测方法，其特征在于，具体包含以下步骤：步骤1，用户输入视频镜头S，定义S＝{f1,f2,...,fn}，fn为第n个镜头帧，fn用大小为r*l的二维矩阵表示，其中，n为正整数，r为矩阵行数，l为矩阵列数；步骤2，对视频镜头S进行预处理获得运动目标轮廓；具体步骤如下：步骤2.1，对视频镜头S中的fk‑1，fk，fk+1，fk+2进行灰度化处理得到灰度差值图像f′k‑1，f′k，f′k+1，f′k+2，对f′k‑1，f′k，f′k+1，f′k+2中的每个像素点j进行如下计算：Dq(j)＝f′q(j)‑f′q‑1(j)Gq(j)=1,Dq(j)>T0,Dq(j)≤T]]>若Dq(j)＞T,则Gq(j)取值1，则判定j为前景点；若Dq(j)≤T,则Gq(j)取值0，则判定j为背景点；则Gq(j)取值1的构成目标轮廓Gq；其中，2≤k≤n，k≤q≤k+2，f′q(j)为第q帧灰度差值图像fq'第j个像素点的色彩值，f′q‑1(j)为第q‑1帧灰度差值图像f′q‑1第j个像素点的色彩值，Dq(j)为第q帧差分图像中第j个像素点的色彩值，Gq(j)为第q帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值，T为大津法最优阈值；步骤2.2，对步骤2.1获取的运动目标轮廓Gq‑1、Gq和Gq+1进行如下的逻辑或运算，获得运动目标轮廓Fq；具体计算如下：则Fq(j)取值1的构成运动目标轮廓Fq；其中，k+1≤q≤k+2，Gq(j)为第q帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值，Gq‑1(j)为第q‑1帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值，Fq(j)为处理后第q帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值；步骤3，用滑动平均背景差分法处理视频镜头S获取运动目标轮廓W；步骤4，对步骤2获取的运动目标轮廓F和步骤3获取的运动目标轮廓W进行处理构建出运动目标的外接矩阵，具体步骤如下：步骤4.1，对步骤2获取的第k帧运动目标轮廓Fk和步骤3获取的第k帧运动目标轮廓Wk进行逻辑与运算，得到运动目标轮廓Mk，具体计算如下：则Mk(j)取值1的构成运动目标轮廓Mk；其中，2≤k≤n，Mk(j)为处理后第k帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值；Fk(j)为步骤2检测出的第k帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值；Wk(j)为步骤3检测出的第k帧二值图像中运动目标轮廓第j个像素点的色彩值；步骤4.2，对第k帧中运动目标轮廓Mk基于八连通序贯算法进行区域连通性分析构建出运动目标的外接矩阵，具体过程如下：步骤4.21，从左至右，从上到下对图像进行搜索，寻找灰度值为255且没有标记过的像素点，标记该像素点为A，记录其坐标值；步骤4.22，在像素点A附近按上、下、左、右、左斜上、左斜下、右斜上、右斜下进行搜索，寻找灰度值为255且没有标记过的像素点，将该像素送入堆栈；步骤4.23，搜索像素点A的八个方向结束后，取出栈顶的像素点，重复步骤4.21、步骤4.22直至无法搜索到没有标记的像素点为止；步骤4.24，完成上述过程后，统计标记的像素点并与设定的像素阈值T”相比较，如果大于该阈值，则检测到运动目标；步骤4.25，区域标记完成后，对整个图像从左到右，从上到下进行一次扫描，找出每个区域中横纵坐标的最大值和最小值，构建出运动目标最小外接矩形。