[发明专利]结合帧差法和混合高斯模型的运动目标检测与跟踪方法

权利要求书

1.结合帧差法和混合高斯模型的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于，该方法包括：

获取视频图像，利用当前帧的输入视频图像与前一帧视频图像进行差分计算，得到帧间差分图像；

利用初始化后的混合高斯模型算法处理获取的视频图像，得到输入视频图像的前景区域图像和背景区域图像；

将所述帧间差分图像和所述前景区域图像进行融合处理，得到融合后视频图像；

将所述融合后视频图像进行二值化与形态学处理，得到当前输入视频图像中的运动目标图像；

将当前输入视频图像中提取出的运动目标图像与前一帧视频图像中提取出的运动目标图像进行匹配，并根据匹配结果得到运动目标跟踪结果。

2.根据权利要求1所述结合帧差法和混合高斯模型的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于，利用当前帧的输入视频图像与前一帧视频图像进行差分计算，得到帧间差分图像，具体包括：

将当前输入视频图像中任意一个像素点的像素值，分别与前一帧视频图像中相应像素点的像素值相减，取差的绝对值，并赋值于当前帧相应像素点，对当前输入视频图像中的所有像素点进行上述处理，最终得到帧间差分图像。

3.根据权利要求1所述结合帧差法和混合高斯模型的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于，利用初始化后的混合高斯模型算法处理获取的视频图像，得到输入视频图像的前景区域图像和背景区域图像；具体包括：

首先对混合高斯模型进行初始建模，计算一段时间内输入视频图像中每一像素点的平均灰度值μ₀及像素的方差用μ₀和初始化混合高斯模型中K个高斯分布的参数，计算公式如下所示：

μ0=1NΣt=0N-1It]]>

σ02=1NΣt=0N-1(It-μ0)2]]>

当新获取一帧视频图像，检查每一个新的像素值是否匹配该模型，也即对当前输入视频图像中每个像素值I_t与混合高斯模型中K个高斯分布分别匹配，验证是否满足下式：

|I_t-μ_t,k-1|≤τσ_t,k-1 k＝1,2,3,…,k

其中τ是确定匹配相似度的一个常数，如果满足，则该像素点为背景像素点，否则该点是前景像素点；对当前输入的视频图像每一个像素点都进行上述操作，将当前图像分为前景区域和背景区域。