[发明专利]背景模型更新方法和设备

摘要

提供了一种背景模型更新方法和设备。所述背景模型更新方法包括：利用所述背景模型获取当前帧灰度图像的前景图像；在所述前景图像中检测扰动像素；基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新。根据本发明实施例的背景模型更新技术基于扰动像素对背景模型进行像素级别的更新，从而大大减少了处理时间和内存。另外，该技术不针对暂时静止的目标对象对背景模型进行更新，从而避免了“鬼影”问题。 1

主权项

1.一种背景模型更新方法，包括：

利用所述背景模型获取当前帧灰度图像的前景图像；

在所述前景图像中检测扰动像素；

基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新，

其中在所述前景图像中检测扰动像素进一步包括：

对于所述前景图像中的每个像素计算扰动置信度；

将所述扰动置信度与第一预定阈值进行比较，并确定扰动置信度大于该第一预定阈值的像素为扰动像素，并且

其中所述扰动置信度通过像素的运动矢量和像素的纹理中的至少一种来表示。

2.一种背景模型更新方法，包括：

利用所述背景模型获取当前帧灰度图像的前景图像；

在所述前景图像中检测扰动像素；

基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新，

其中在所述前景图像中检测扰动像素进一步包括：

在所述前景图像中检测感兴趣对象；

从所述前景图像中移除与所述感兴趣对象对应的像素；

对于所述前景图像中剩余的每个像素计算扰动置信度；

将所述扰动置信度与预定阈值进行比较，并确定置信度大于该预定阈值的像素为扰动像素，并且

其中所述扰动置信度通过像素的运动矢量和像素的纹理中的至少一种来表示。

3.如权利要求1或2所述的背景模型更新方法，其中所述基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新包括：对于背景模型中与所述扰动像素对应的各个像素进行更新。

4.如权利要求1或2所述的背景模型更新方法，其中所述基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新包括：

对于前景图像中的各个扰动像素，确定其扰动程度；

将所述扰动程度与第二预定阈值进行比较，并确定扰动程度大于该第二预定阈值的扰动像素为大扰动像素；

对于背景模型中与大扰动像素对应的各个像素进行更新。

5.如权利要求4所述的背景模型更新方法，其中每个所述扰动像素的扰动程度通过该扰动像素的扰动增长率和扰动严重率中的至少一种来表示。

6.如权利要求5所述的背景模型更新方法，

其中每个扰动像素的所述扰动增长率r＝N_t‑N_t‑1/N_b，每个扰动像素的所述扰动严重率s＝N_t/N_b，其中N_b为所述当前帧灰度图像的前景图像中该扰动像素所属于的预定区域中的像素总数，N_t为所述预定区域中的扰动像素的个数，N_t‑1为前一帧灰度图像的前景图像中与该预定区域对应的区域中的扰动像素的个数。

7.如权利要求1或2所述的背景模型更新方法，其中所述扰动像素是由于光照变化而发生像素值的改变从而对图像处理带来负面影响的像素。

8.一种背景模型更新设备，包括：

前景图像生成单元，配置为利用所述背景模型获取当前帧灰度图像的前景图像；

扰动检测单元，配置为在所述前景图像中检测扰动像素；

更新单元，配置为基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新，

其中所述扰动检测单元进一步配置为：

对于所述前景图像中的每个像素计算扰动置信度；

将所述扰动置信度与第一预定阈值进行比较，并确定扰动置信度大于该第一预定阈值的像素为扰动像素，并且

其中所述扰动置信度通过像素的运动矢量和像素的纹理中的至少一种来表示。

9.一种背景模型更新设备，包括：

前景图像生成单元，配置为利用所述背景模型获取当前帧灰度图像的前景图像；

扰动检测单元，配置为在所述前景图像中检测扰动像素；

更新单元，配置为基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新，

其中所述扰动检测单元进一步配置为：

在所述前景图像中检测感兴趣对象；

从所述前景图像中移除与所述感兴趣对象对应的像素；

对于所述前景图像中剩余的每个像素计算扰动置信度；

将所述扰动置信度与预定阈值进行比较，并确定置信度大于该预定阈值的像素为扰动像素，并且

其中所述扰动置信度通过像素的运动矢量和像素的纹理中的至少一种来表示。