[发明专利]基于多尺度码本模型的红外运动目标检测方法

权利要求书

1.一种基于多尺度码本模型的红外运动目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)利用红外摄像头采集视频，输入到计算机中，得到红外视频；

(2)采用高斯金字塔图像分层模型对红外视频图像进行多尺度分析处理，将视频图像分为三层：原始层、中间层和高斯顶层；

(3)如果当前视频图像是视频的前50帧图像，对步骤(2)中的三层视频图像分别建立初始背景码本模型，前50帧视频的红外运动目标检测结果为视频图像本身，如果当前视频图像不是视频的前50帧图像，则转到步骤(4)：

如果当前视频图像是视频的第1帧图像，则先建立空的主码本M和缓存码本H，然后将第一帧图像像素值放入初始的主码本M中，得到初始码本，随后转到步骤(6)；

如果当前视频图像是视频的第2-49帧图像中的一帧，对三层视频图像分别进行初始码本训练，得到训练后的初始码本，随后转到步骤(6)；

如果当前视频图像是视频的第50帧图像，则对训练后的初始码本进行精炼得到初始背景码本，随后转到步骤(6)；

(4)根据步骤(3)建好的背景码本模型，采用背景相减法，进行红外运动目标检测，得到当前视频图像的红外运动目标检测结果；

(5)根据更新理论更新主码本M和缓存码本H，得到更新后的主码本M和缓存码本H；

(6)对当前视频图像的三层图像中的中间层和高斯顶层的红外运动目标检测结果进行高斯金字塔EXPAND运算，得到当前视频图像的三层还原检测图像；

(7)对步骤(6)中三层还原检测图像进行融合运算，得到去除背景的红外运动目标检测视频图像；

(8)如果当前视频图像不是视频的最后一帧图像，则对下一帧图像从步骤(2)开始处理；

如果当前视频图像是视频的最后一帧图像，则该视频的红外运动目标检测处理结束，得到红外视频的运动目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度码本模型的红外运动目标检测方法，其特征在于，步骤(2)采用高斯金字塔图像分层模型对采集到的红外视频进行多尺度分析处理的步骤为：

第一：采用5×5的高斯模板w(m，n)，根据高斯模板的性质：

①可分离性：w(m,n)＝w(m)w(n)

②对称性：w(m)＝w(-m)

③归一化性：

计算得到5×5的高斯模板w(m，n)如下所示：

w5=12561464141624164624362464162416414641---(1)]]>

第二：对于输入的红外视频，记为{Fig₁,Fig₂,…,FigN}，表示N帧视频图像，对每一帧视频图像采用5×5的高斯模板进行高斯金字塔分解，分为3层，原始层为G₀，中间层为G₁，高斯顶层为G₂；

每一层的高斯塔形分解表示为：

其中k＝0，1，2 (2)

式中i，j分别表示视频图像像素的横坐标和纵坐标。