[发明专利]一种抗光照影响的运动车辆检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种抗光照影响的运动车辆检测方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

运动目标检测技术是国内外视频监控领域研究的热点和难点之一。目前常用的运动目标检测方法有：帧间差分法、背景差分法和光流法。帧间差分法的优点是算法实现简单，程序设计复杂度低；对光线等场景变化不太敏感，能够适应各种动态环境，稳定性较好；但不能提取出对象的完整区域，只能提取出边界，同时依赖于选择的帧间时间间隔。背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，算法简单，易于实现；但通常运算速度慢，易受光线变化的影响，对目标阴影的去除效果差。光流法的原理是给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量，形成一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析；但对于视频监控系统来说，所用的图像基本都是摄像机静止状态下摄取得，所以对有实时性和准确性要求的系统来说，纯粹使用光流法来检测目标不太实际，而且该方法计算复杂度高，需要特殊硬件支持，不利于实时实现。

同态滤波算法是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。同态滤波能减少低频成分并增加高频，从而减少光照变化并锐化边缘或细节，广泛应用于不均匀光照下图像的补偿。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种抗光照影响的运动车辆检测方法，利用同态滤波算法消除光照的影响，使得运动车辆检测较高更好。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种抗光照影响的运动车辆检测方法，包括如下步骤：

步骤1，获取视频序列图像；

步骤2，利用帧差法提取视频序列图像中的运动区域图像；

步骤3，对运动区域图像的直方图进行分析，判断该图像是否为光照不均匀图像，如果是则转到步骤4，否则转到步骤5；

步骤4，利用同态滤波算法消除运动区域图像的光照不均匀；

步骤5，利用背景差分算法对运动区域图像进行运动车辆检测，得到检测结果。

优选的，步骤2所述利用利用帧差法提取视频序列图像中的运动区域图像的具体过程为：将视频序列图像中相邻两帧图像的灰度相减后得到的差值与预先设定的阈值进行比较，若大于该阈值，则判断为运动区域图像，其中，A_k(i,j)为视频序列图像中第k帧图像的像素点(i,j)的灰度，k＝1,2,…,S，S为视频序列图像的总帧数。

优选的，步骤3所述直方图的公式为：其中，p(r_b)为运动区域图像中灰度为r_b的像素出现的频率，n_b为运动区域图像中灰度为r_b的像素数，n为运动区域图像中的总像素数，L为灰度等级。

优选的，步骤4所述同态滤波算法的滤波函数H(u,v)为：其中，Rh为高频增益，Rl为低频增益，D(u,v)为频率点(u,v)距离滤波器中心D₀的距离，e为自然常数。

优选的，所述步骤5的具体过程为：设定时间间隔H，每隔H从视频序列图像中获取相邻两帧图像做帧间差分，差分次数共M次，M＜S，S为视频序列图像的总帧数，利用M次差分图像建立背景图像，将运动区域图像中像素点的灰度与背景图像中对应像素点的灰度相减，当差值大于设定阈值T_h时，判断为运动车辆。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明抗光照影响的运动车辆检测方法，利用帧差法提取运动区域图像，之后只对运动区域图像进行处理，可以大大减少后续运算量，提高运算效率。

2、本发明抗光照影响的运动车辆检测方法，利用同态滤波函数进行滤波，能够在保留低频分量的同时，对高频分量进行增强，有效消除了光照不均匀影响。

3、本发明抗光照影响的运动车辆检测方法，对消除光照影响后的运动区域图像继续处理，使得检测结果更准确。

附图说明

图1是本发明抗光照影响的运动车辆检测方法的整体流程图。

具体实施方式