[发明专利]基于多尺度码本模型的红外运动目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度码本模型的红外运动目标检测方法，该方法先对红外视频图像进行高斯金字塔分层，然后分别对各层图像建立背景码本模型，根据背景码本模型，检测视频图像中的运动目标，最后将各层图像检测结果进行融合，得到最终视频检测结果。实验结果表明，本发明中所得到的红外运动目标检测结果相对于传统检测算法结果来说，具有检测效果较好、目标信息丰富，误检率低的特点。它不但可以应用在当前图像融合领域中，以提高融合效果，还可以单独应用在安防监控，夜视侦查等民事和军事领域。

主权项

一种基于多尺度码本模型的红外运动目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)利用红外摄像头采集视频，输入到计算机中，得到红外视频；(2)采用高斯金字塔图像分层模型对红外视频图像进行多尺度分析处理，将视频图像分为三层：原始层、中间层和高斯顶层；(3)如果当前视频图像是视频的前50帧图像，对步骤(2)中的三层视频图像分别建立初始背景码本模型，前50帧视频的红外运动目标检测结果为视频图像本身，如果当前视频图像不是视频的前50帧图像，则转到步骤(4)：如果当前视频图像是视频的第1帧图像，则先建立空的主码本M和缓存码本H，然后将第一帧图像像素值放入初始的主码本M中，得到初始码本，随后转到步骤(6)；如果当前视频图像是视频的第2‑49帧图像中的一帧，对三层视频图像分别进行初始码本训练，得到训练后的初始码本，随后转到步骤(6)；如果当前视频图像是视频的第50帧图像，则对训练后的初始码本进行精炼得到初始背景码本，随后转到步骤(6)；(4)根据步骤(3)建好的背景码本模型，采用背景相减法，进行红外运动目标检测，得到当前视频图像的红外运动目标检测结果；(5)根据更新理论更新主码本M和缓存码本H，得到更新后的主码本M和缓存码本H；(6)对当前视频图像的三层图像中的中间层和高斯顶层的红外运动目标检测结果进行高斯金字塔EXPAND运算，得到当前视频图像的三层还原检测图像；(7)对步骤(6)中三层还原检测图像进行融合运算，得到去除背景的红外运动目标检测视频图像；(8)如果当前视频图像不是视频的最后一帧图像，则对下一帧图像从步骤(2)开始处理；如果当前视频图像是视频的最后一帧图像，则该视频的红外运动目标检测处理结束，得到红外视频的运动目标检测结果。