[发明专利]一种用于运动目标检测的背景建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及光电图像处理技术领域，具体涉及一种用于运动目标检测的背景建模方法。 

背景技术

背景差分法是目前运动目标检测中最常用的一种方法。它能够提供较完全的特征数据信息，复杂度低、实时性较好，但是在实际应用中一般难以预先得到完整的背景图像；而且，背景差分法对动态场景的变化，如光照渐变、外界环境扰动、噪声等干扰特别敏感。因此如何根据场景变化，建立准确的背景模型，同时实现对背景的实时更新，是后续整个运动分析及行为理解的基础。 

结合上述背景内容，如何剔除前景图像的影响，使得建立的背景模型图像更加准确，是目前本领域技术人员努力开发的方向。 

发明内容

（一）要解决的技术问题 

本发明要解决的技术问题是如何在复杂场景下建立准确地背景模型。 

（二）技术方案 

为解决上述技术问题，本发明提供一种用于运动目标检测的背景建模方法，该方法包括： 

步骤S1：读入连续的M帧图像，保证运动目标在第一帧与最后一帧图像中的位置不重叠； 

步骤S2：对相隔若干帧的两帧图像进行相减获得差分图像； 

步骤S3：预设动态分割阈值，利用所述动态分割阈值对所述差分图像进行二值化操作得到差分后的二值化图像，以区分出所述差分 图像中的背景区域和目标区域； 

步骤S4：采用形态学滤波方法和区域连通方法来去除噪声并填充目标区域中小的空洞； 

步骤S5：剔除目标区域，计算剩余背景区域各像素在时间轴上灰度的中值或均值，获取完整的背景图像。 

其中，所述步骤S1中，M为大于10的整数。 

其中，所述步骤S2中，所述相隔若干帧的两帧图像为相隔多帧的两帧图像。 

其中，假设I（x,y，m）是第m帧图像位于坐标（x,y）处的像素值，D（x,y，m）为差分后的二值化图像，B（x,y）为要构成的背景图像;所述步骤S2中，所述相隔若干帧的两帧图像为直接相邻的两帧图像； 

根据公式（1）计算相邻帧图像的差分图像： 

A(x,y,m)＝|I(x,y,m+1)-I(x,y,m)|,1≤m＜M       （1）。 

其中，所述步骤S3中，所述动态分割阈值假设为T，其采用差分图像的灰度值分位数；并根据公式（2）来二值化差分图像： 

D(x,y,m)=1,A(x,y,m)≥T0,A(x,y,m)<T---(2).]]>

其中，所述步骤S3中，所述动态分割阈值T采用差分图像灰度值分位数的95%分位数。 

其中，所述步骤S5中，通过计算剩余背景区域各像素在时间轴上灰度的中值来获取完整的背景图像的过程为： 

步骤S501：首先对二值序列图像上的每一个像素点（x,y），取下标集合来表示差分不小于阈值T的所在帧；所述下标集合根据公式（3）来取得： 

S_x,y(m)＝{m:D(x,y,m)＝1,1≤m＜M}       （3）；