[发明专利]一种基于视觉质量感知模型的运动目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉质量感知模型的运动目标检测方法，首先搭建基于视觉质量感知模型的运动目标检测平台，包括：视频图像冗余信息预处理模块、前景图像获取模块、Blob分析模块和目标输出模块。然后通过视频图像冗余信息预处理模块对视频图像进行冗余信息的预处理；之后通过前景图像获取模块进行阈值化处理获取前景图像；再通过Blob分析模块对得到的前景图像进行Blob分析；最后通过目标输出模块输出检测到的运动目标信息。本发明能在更大范围上模拟人眼的视觉去除较多的图像冗余信息，同时由于其是基于MSE的改进方法，保留了计算速度快的优点，能够获得与主观感知较一致的运动检测结果，并在图像视觉质量感知评价中并取得了非常优异的效果。

技术领域

本发明涉及一种运动目标检测方法，特别是一种基于视觉质量感知模型的运动目标检测方法。

背景技术

运动目标的检测目的是快速、准确地检测出视频中的运动目标。目前广泛应用于工业检测、视频监控、导航、航空航天等诸多领域。随着社会的发展与科技的进步，实时运动目标检测成为智能视频监控领域的一个基础并且核心的任务。

常用的运动目标检测方法有帧差法、背景减除法、光流法、运动能量法以及各种方法的混合方法等。帧差法与背景减除法虽然速度快但误检率高。光流法与运动能量法运算复杂，很难满足实时处理的要求。同时以上方法都存在对光照变化敏感的缺点，不能很好的检测运动目标，与人的主观感知存在一定差异。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于视觉质量感知模型的运动目标检测方法，解决现有运动目标检测方法对光照变化敏感问题。

一种基于视觉质量感知模型的运动目标检测方法的具体步骤为：

第一步 搭建基于视觉质量感知模型的运动目标检测平台

基于视觉质量感知模型的运动目标检测平台，包括：视频图像冗余信息预处理模块、前景图像获取模块、Blob分析模块和目标输出模块。

视频图像冗余信息预处理模块的功能为：对视频图像进行冗余信息的预处理；

前景图像获取模块的功能为：通过对帧差MSE得到的目标图像进行阈值化处理获取前景图像；

Blob分析模块的功能为：对得到的前景图像进行Blob分析；

目标输出模块的功能为：输出检测到的运动目标信息。

第二步 视频图像冗余信息预处理模块对视频图像进行冗余信息的预处理

视频图像冗余信息预处理模块首先对每一帧视频图像进行灰度化处理得到灰度图像，然后对灰度图像进行模拟视觉线性滤波处理去除二阶冗余，最后采用对比度增益控制去除视频高阶冗余，获得NLOG处理后的视频图像。其中，LOG滤波算子的尺度以及滤波窗口和对比度增益控制窗口的大小能够通过调节以适应实际情况下的运动目标检测。

所述模拟视觉线性滤波是基于LOG滤波来实现。LOG滤波器是一种与人眼的视网膜神经节细胞与外侧膝状体感受相似的滤波器，能够消除图像中的二阶冗余，提取图像中的重要结构信息。由于经过模拟视觉线性滤波处理后的图像中仍存在高阶冗余，故需要用对比度增益控制进行进一步的消除。因而对于视频图像冗余信息的预处理具体是采用LOG与对比度增益控制相结合的NLOG算法来消除视频二阶和高阶冗余信息。去除冗余信息后的图像具有对光照变化不敏感的特点。所述LOG滤波算子是高斯函数在水平方向和垂直方向的二阶导数之和。

LOG滤波算子表示为公式（1）：

（1）

式中：为高斯函数，和为高斯函数的二阶导数，为LOG滤波算子的尺度参数；、为位置参数。