[发明专利]基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测方法

摘要

基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测方法，包括如下步骤首先，将输入的监控视频读为一帧一帧的图片并进行保存；其次，读取所需处理的视频当前帧图片并转化为灰度图像；然后，对所读取的视频当前帧通过RPCA方法进行背景提取，继而，将所提取的视频当前帧的背景作为三帧差分的中间帧，视频的前一帧作为三帧差分的前一帧，视频当前帧作为三帧差分的后一帧进行邻间差分；最后，对所得差分结果进行阈值化后相“与”得到最终的检测前景，此处的阈值为经多次实验对比所得；本发明能够在复杂背景环境中提取出完整、准确的运动前景。

主权项

基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：Step1,视频数据读入：将输入的监控视频读为一帧一帧的图片并进行保存；在对视频进行处理时，首先将视频读为一帧帧的图片I1,I2,…Ik∈Nm*n，其中m，n为每帧图片的大小；对于第k帧中运动前景的检测，选取第k‑1帧和第k帧图像Ik‑1，Ik；Step2,灰度化处理：读取所需处理的视频当前帧图片并转化为灰度图像；对Ik‑1，Ik进行灰度化处理，得到灰度图像，记为I1，I3；Step3,RPCA背景提取：对所读取的视频当前帧通过RPCA方法进行背景提取；将Ik通过RPCA方法进行背景恢复，从而得到代表背景的低秩矩阵Ak，记为I2；Step4,邻间差分：将Step3中所提取的视频当前帧的背景I2做为三帧差分的中间帧，视频的前一帧I1作为三帧差分的前一帧，视频当前帧I3作为三帧差分的后一帧进行邻间差分；求解差分图像diff1和diff2：diff1＝|I1(x,y)‑I2(x,y)|diff2＝|I3(x,y)‑I2(x,y)|  (1)Step5,阈值化：对所得的差分图像进行阈值化处理：通过实验，我们发现：当所取的阈值大于10时，运动前景检测结果不完整；当所取阈值小于10时，大部分背景像素被误检为运动前景，因此本发明将阈值T取为10；b1(x,y)=1diff1(x,y)≥T0diff1(x,y)<Tb2(x,y)=1diff2(x,y)≥T0diff2(x,y)<T---(2)]]>Step6：对两次差分所得的二值化图像进行逻辑“与”操作；f(x,y)=1b1(x,y)∩b2(x,y)=10b1(x,y)∩b2(x,y)=0---(3)]]>最终获得运动目标检测前景f(x,y)。