[发明专利]结合色度偏差和亮度偏差的视频运动目标检测方法

权利要求书

1、一种结合色度偏差和亮度偏差的视频运动目标检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

第一步，背景帧的提取

使用统计加滤波的方法来进行背景帧的提取，首先用统计的方法分通道提取背景帧，然后采用中值滤波来消除分通道提取的背景帧中颜色不平衡点的干扰，最后将饱和度剧变点的原RGB三通道色度值替换成RGB三通道的色度均值，以消除中值滤波后得到的背景帧中存在的小块的色斑；

第二步，结合亮度差和色度差的视频运动目标检测

在利用亮度差和色度差信息检测前景物体前，先对亮度差和色度差矩阵进行滤波，以消除一部分噪声，再利用统计的高斯模型计算出亮度差的阈值，并根据经验值确定出色度差的阈值，最后对检测的结果作保留边界处理。

2、根据权利要求1所述的结合色度偏差和亮度偏差的视频运动目标检测方法，其特征是，所述结合亮度差和色度差的视频运动目标检测，步骤如下：

①计算亮度偏差和色度偏差

设E_i＝[E_R(i)，E_G(i)，E_B(i)]为背景图像第i个像素的RGB值，I_i＝[I_R(i)，I_G(i)，I_B(i)]表示当前图像第i个像素的RGB值，用下式计算当前图像和背景图像的亮度偏差：

αi=IR(i)ER(i)+IG(i)EG(i)+IB(i)EB(i)ER(i)2+EG(i)2+EB(i)2]]>

用下式计算当前图像和背景图像的色度偏差：

CDi=(IR(i)-αiER(i))2+(IG(i)-αiEG(i))2+(IB(i)-αiEB(i))2]]>

②噪声的消除

先对每一帧的亮度差和色度差矩阵进行中值滤波，除去一部分噪点并保留边界；

③引入概率统计的方法确定亮度差阈值

设pixel(i，j，d，k)为第k帧中像素(i，j)在d通道的亮度差值，按照下式将所有的亮度差值归一化为标准正态分布；

z＝(pixel(i，j，d，k)-μ)/σ

若取Z＝3，Φ(z＞Z)＝0.13％，则亮度差值出现概率小于0.13％的点为运动物体，由此确定出阈值：暗于背景的前景阈值为T_-α＝-3σ+μ；亮于背景的前景阈值为T_α＝3σ+μ；

如果前景物体比背景暗，则判定运动目标的条件如下：

pixel(i，j，d，k)＜T_-α

如果前景物体比背景亮，则判定运动目标的条件如下：

pixel(i，j，d，k)＞T_α

④运动目标分割

设由步骤②得到的运动目标为点集F_a，由原始的视频帧和背景帧的差值得到的前景点集为F_b，将F_a和F_b比较以确定运动目标的边界。