[发明专利]一种基于视频的相机镜头遮挡检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、以随机灰度模型进行基于像素的背景建模；

S2、进行基于背景建模的像素级运动检测，得到运动区域；

S3、对图像进行基于8邻域的连通域分割；

S4、进行形态学处理，得到连续不间断的运动区域；

S5、计算运动区域的外接多边形，增加后续的判断区域；

S6、计算判断区域在图像占有的比例并与阈值比较；

S7、若判断区域在图像占有的比例大于阈值，则计算判断区域直方图和梯度分布以判断是否发生遮挡；

S8、若判断区域在图像占有的比例小于等于阈值，且上一帧被判断为遮挡，则计算上一帧判断区域直方图和梯度分布以判断是否被遮挡；

S9、若判断发生遮挡，则存储判断区域。

2.根据权利要求1所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于：所述背景建模，即建立背景像素的模型，符合该模型的像素判断为背景并且作为新的输入对背景进一步更新，不符合该模型的像素点判断为前景即运动目标。

3.根据权利要求1所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于：所述随机灰度模型指背景模型为每个背景点存储一个样本集，然后每个新的像素值和样本集比较判断是否属于背景；计算新像素值和样本集中每个样本值的距离，若距离小于阈值，则近似样本点数目增加；如果近似样本点数目大于阈值，则认为新的像素点为背景。

4.根据权利要求3所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于：所述背景模型的更新策略包括无记忆更新策略，即每次确定需要更新像素点的背景模型时，以新的像素值随机取代该像素点样本集的一个样本值；时间取样更新策略，即按一定的更新率更新背景模型，当一个像素点被判定为背景时，它有一定的概率更新背景模型；空间邻域更新策略，即针对需要更新像素点，随机的选择一个该像素点邻域的背景模型，以新的像素点更新被选中的背景模型。

5.根据权利要求1所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于：所述基于8邻域的连通域分割将图像中的各个连通区域找出并标记。

6.根据权利要求1所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于：所述形态学处理包括开运算，闭运算，基于连通域分割后的孤立像素的运动状态修改。

7.根据权利要求1所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于：所述计算运动区域的外接多边形是计算外接多边形的面积或多边形中的像素数量。

8.根据权利要求1所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法，其特征在于，判断是否发生遮挡依据以下条件：将灰度值分为16个区间统计灰度直方图，直方图的分布主要集中在3个区间中且比例超过阈值；判断区域内梯度信息分布较为均匀。

9.一种用于实现如权利要求1至8任一项所述的基于视频的相机镜头遮挡检测方法的系统，其特征在于，包括如下模块：

以随机灰度模型进行基于像素的背景建模模块；

基于背景建模的像素级运动检测模块；

基于8邻域的连通域图像分割模块；

形态学处理模块；

运动区域的外接多边形计算模块；

判断区域在图像占有比例计算和阈值比较模块；

判断区域直方图和梯度分布计算模块；

判断区域存储模块。