[发明专利]基于背景建模与背景差分的激光目标检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于背景建模与背景差分的激光目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)利用混合高斯背景建模方法和卡尔曼滤波方法，对视频帧序列以及差分反馈信号进行背景建模，得到背景图像；

2)将当前视频帧与所述背景图像相减，得到差分图像；

3)对所述差分图像进行处理以提高信噪比；

4)通过光斑定位算法检测所述差分图像中背景干扰下的激光光斑，实现激光目标检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)所述背景建模包括：

1-1)通过阈值处理检测出目标所在的区域范围，得到监视窗口；

1-2)对监视窗口内每个像素位置的灰度值进行混合高斯背景建模；

1-3)通过卡尔曼滤波方法进行跟踪预测，实现监视窗口的动态更新。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1-2)使用混合高斯模型来表征图像中每个像素点的特征，在新一帧图像获得后更新混合高斯模型，用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配，如果成功则判定该像素点为背景点，否则为前景点。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1-2)包括：

1-2-1)初始化预先定义的若干个高斯模型；

1-2-1)对于每一帧中的每一个像素进行处理，判断其是否匹配某个高斯模型，若匹配，则将其归入该高斯模型中，并根据该高斯模型对像素值进行更新；若不匹配，则以该像素建立一个高斯模型，并初始化参数，代替原有模型中最不可能的高斯模型；

1-2-3)选择若干个最有可能的高斯模型作为背景模型。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述混合高斯模型使用3-5个高斯模型来表征图像中每个像素点的特征。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波方法采用的状态方程和观测方程为：

a)状态方程：S(k)＝A(k)S(k-1)+w₁(k-1)，其中，S(k)表示系统在离散时间k的状态向量；A(k)表示状态转移矩阵，描述动态系统在时间k-1的状态到k的状态之间的转移；w₁(k-1)表示过程噪声向量，描述状态转移中间的加性噪声或误差；

b)观测方程：X(k)＝C(k)S(k)+w(k)，其中，X(k)表示动态系统在时间k的观测向量，C(k)表示观测矩阵，w(k)表示观测噪声向量。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)对当前帧图像以及背景图像进行增强处理，然后进行背景差分。

8.一种基于背景建模与背景差分的激光目标检测装置，其特征在于，包括：

背景建模模块，负责利用混合高斯背景建模方法和卡尔曼滤波方法，对视频帧序列以及差分反馈信号进行背景建模，得到背景图像；

背景差分模块，负责将当前视频帧与所述背景图像相减，得到差分图像；

图像处理模块，负责对所述差分图像进行处理以提高信噪比；

光斑定位模块，负责通过光斑定位算法检测所述差分图像中背景干扰下的激光光斑，实现激光目标检测。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述背景建模模块采用以下方式进行背景建模：通过阈值处理检测出目标所在的区域范围，得到监视窗口；对监视窗口内每个像素位置的灰度值进行混合高斯背景建模；通过卡尔曼滤波方法进行跟踪预测，实现监视窗口的动态更新。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述混合高斯背景建模包括：初始化预先定义的若干个高斯模型；对于每一帧中的每一个像素进行处理，判断其是否匹配某个高斯模型，若匹配，则将其归入该高斯模型中，并根据该高斯模型对像素值进行更新；若不匹配，则以该像素建立一个高斯模型，并初始化参数，代替原有模型中最不可能的高斯模型；选择若干个最有可能的高斯模型作为背景模型。