[发明专利]一种自适应参数的运动目标检测方法

摘要

本发明提供一种自适应参数的运动目标检测方法。本发明使用改进的混合高斯背景更新算法通过前景点像素的个数在整幅图像中所占比例发生变化的大小来判断场景是否发生变化，将背景分为变化区域和非变化区域，针对变化区域和非变化区域采取不同的更新速率与高斯分布个数，获取新的背景模型，从而便于在新的背景模型中获取运动目标。本发明能够提高背景更新的效率，有效地抑制拖影现象和漏检现象。

主权项

1.一种自适应参数的运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将视频序列图像中的任意一帧图像作为当前帧图像，对当前帧图像构造混合高斯背景模型，并对混合高斯背景模型中的每个高斯分布的权值、均值以及方差值进行初始化，得到初始化之后的混合高斯背景模型；步骤二：在步骤一得到的混合高斯背景模型基础之上，用与当前帧图像相邻的后一帧图像中的每个像素点的像素值依次与对应位置的所有高斯分布进行匹配，通过匹配进一步更新混合高斯背景模型中的全部高斯分布的权重值、均值和方差值，获得更新后的混合高斯背景模型；步骤三：对步骤二获得的更新后的混合高斯背景模型特征进行分析，判断背景是否存在突变，如果是，对整幅图像进行更新；如果不是，对变化区域和非变化区域选用不同的高斯分布个数和不同的更新速率进行背景更新处理，获得背景图像数据；步骤四：使用步骤三得到的背景图像数据提取出运动目标；其中，判断背景是否发生突变的过程为：(1)按照式(5)将后一帧图像中的每个像素点的像素值与步骤三获得的背景图像进行减法处理，并二值化,获得运动目标的二值化图像，若二者相减的结果小于等于阈值，则判断为前景点，否则为背景点，其中，FN,M,T为获得的运动目标的二值化图，BN,M,T为背景图像，th为阈值，th阈值的取值视图像的像素特征而定；(2)统计二值化图中像素值为255的像素点个数，根据公式计算前景比；(3)使用公式(6)比较相邻前后两帧图像中前景比的差值，其中，NT‑1为当前帧图像中前景点的个数，th1为一阈值，S当前帧图像中的像素点总数；若相邻前后两帧图像前景比的差值满足式(6)，则对后一帧整幅图像进行更新；若相邻前后两帧图像前景比的差值不满足式(6)，则对后一帧图像中的变化区域与非变化区域采用不同的高斯分布参数进行更新。