[发明专利]智能移动终端防镜头抖动视频运动目标检测方法

权利要求书

1.智能移动终端防镜头抖动视频运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对智能移动终端获取的原始视频进行分帧，得到一组独立的原始帧图像序列， 并对原始帧图像序列中的各原始帧图像按照分帧的先后顺序编号，得到具有独立编号的 原始帧图像序列；

(2)以预设差值作为编号间隔，在具有独立编号的原始帧图像序列S(i,j)中连续选 取部分原始帧图像组成原始图像S(i,j)；

(3)对原始图像S(i,j)进行灰度化处理，得到灰度图像Y(i,j)；其中，原始图像S(i,j) 转换为灰度图像Y(i,j)采用如下转换公式：

Y(i,j)＝0.257×r(i,j)+0.504×g(i,j)+0.239×b(i,j)；

其中，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分别对应原始图像S(i,j)的颜色空间三维坐标中的红、绿、 蓝颜色分量，Y(i,j)是该像素点对应的灰度值；

(4)对灰度图像Y进行预处理，得到预处理图像I，并采用均值是零的二维高斯滤波 对预处理图像I滤波处理；其中：

高斯滤波采用的二维高斯函数g(i,j)为：

其使用的图像模板算子为1273×1474141626164726412674162616414741;]]>

(5)建立背景像素模型M(i,j)，M(i,j)＝{v₁,v₂,…,v_N}；其中，v_k(i,j)表示图像(i,j) 位置上的像素值，k是背景像素样本中的序号，M(i,j)表示图像(i,j)位置上的N个样本观 察值；

(6)根据背景像素模型M(i,j)进行分类，建立以v(i,j)为中心，以R为半径的球 S_R(v(i,j))，进行比较并分类；其中，比较分类过程如下：当处在球S_R(v(i,j))以内的样本 观察值的数量K不小于基数K_min，即K≥K_min时，则判定当前像素v(i,j)为背景点；其中， K表示为K＝{S_R(v(i,j))∩{v₁,v₂,…,v_N}}；

(7)对背景像素模型M(i,j)进行初始化，在第一帧图像中随机选择相邻像素值与目 标像素的样本进行混合，M₁(i,j)＝{v₁(y|y∈N_G(i,j))}，每一个相邻位置y上的像素通过 同样的方式被随机的选取，M₁(i,j)表示第一帧图像序号的背景模型，N_G(i,j)表示与像素 位置(i,j)相邻的像素；

(8)更新背景像素模型M(i,j)，并采用保守更新策略，配合着向被前景区域遮挡 的像素注入空间相邻像素信息实现更新，使用v(i,j)更新背景模型M(i,j)，随机的选择 样本数量为6中的一个像素值进行更新；

(9)每次对背景模型进行更新时，以随机的更新判定为背景的像素位置上的模型， 依然保留在模型中的概率P(t,t+dt)为：

P(t,t+dt)=e-ln(NN-1)dt,]]>N为样本数量；

(10)采用图像背景像素的偏移量d对当前帧图像进行运动补偿和修正，再使用修正 后的图像与背景模型匹配，得到检测结果；其中，背景偏移量d＝[d_xd_y]^T；

(11)根据邻域窗口内的像素对比计算结果，得到偏移量ε(d)；其中，偏移量ε(d)计 算公式如下：

ϵ(d)=ϵ(dx,dy)=Σx=ux-wxux+wxΣy=uy-wyuy+wy(M(x,y)-I(x+dx,y+dy))2;]]>

其中，w_x、w_y是与邻域窗口相关的参数，窗口的尺寸表示为2(w_x+1)×2(w_y+1)，(u_x,u_y)为 背景图像中的特征角点，M表示背景模型，I表示当前帧图像；

(12)考察当前帧图像I中特征角点(u_x,u_y)周围的像素点，计算得到具有最小偏移量 ε(d)的像素点(u_x1,u_y1)，并把该像素点(u_x1,u_y1)当作对应背景点(u_x,u_y)的像素点，得到像 素(u_x,u_y)在当前帧图像I中的偏移量d，其中，偏移量d计算如下：

d＝(u_x1-u_x,u_y1-u_y)；

(13)计算多个背景图像上特征角点的位移均值S₁以及位移中值S₂，并以所得位移均 值和位移中值的平均值作为整个背景图像的偏移量S；其中，位移均值S₁、位移中值S₂和 偏移量S的计算公式如下：

S1=1NΣk=1N(dxk,dyk),]]>S2=med{(dx1,dy1),(dx2,dy2),...,(dxN,dyN)},]]>S=S1+S22,]]>N为 样本数量；

(14)利用偏移量S修正背景模型，并提取运动目标F，其中，运动目标F提取公式 如下：

F{S_R(v(i,j))∩M(i+d_x,j+d_y)}。