CN101789127B - 视频图像中提取目标的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在视频图像中提取目标的方法。本发明针对现有技术的目标检测方法容易受到光照影响，检测准确性低的问题，公开了一种视频图像中目标提取方法，可以提高目标检测的准确性。本发明的技术方案是，视频图像中提取目标的方法，包括以下步骤：a、采集前一帧图像和当前帧图像；b、检测前一帧图像和当前帧图像的角点；c、根据当前帧图像与前一帧图像的差，得到前景区域；d、分别统计前一帧图像和当前帧图像在所述前景区域中的角点数，以及前一帧图像和当前帧图像在该区域中位置匹配的角点数；e、根据步骤d统计的角点数与设定参数的关系，判断所述前景区域是否有目标。本发明特别适合在光照影响的情况下检测固定区域的目标。

Description

视频图像中提取目标的方法

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术，特别涉及一种在视频图像中提取目标的方法。

背景技术

视频图像中目标的提取(或称为前景提取、前景检测)是计算机视觉、视频监控、目标跟踪等领域的常用技术。背景减除方法是最常用的方法，该方法用当前帧图像imgC与背景图像(或前一帧图像)imgB的差分：F＝imgC-imgB，得到前景图像F，从而确定前景区域。

但光照的变化会造成前景提取错误，所以消除光照的影响对于前景提取有很重要的意义。

为消除光照对目标提取的影响，现已提出很多算法。《光照突变环境下基于高斯混合模型和梯度信息的视频分割》(中国图像图形学报，2007.12(11)：2068-2072)提出将结构梯度互相关函数应用于光照引起的前景检测，在光照变化的区域，亮度和色彩分量均未发生改变，但是梯度和背景相关性大，而目标引起的前景区域，其梯度发生较大改变，与背景相关性小。经实验发现，梯度反映了纹理信息，梯度信息的变化一定程度上代表了纹理的变化，图像整体发生光照变化时，图像的纹理信息不变，检测可行。但有两种情况，该方法不适用：(1)当图像局部发生光照变化时，产生光斑，光斑有边缘，其梯度变化很大，会被误测为目标。(2)目标颜色分布均匀时，目标内部会被认为是等比例的发生了改变，目标内部会出现空洞，影响目标检测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是针对现有技术的目标检测方法容易受到光照影响，检测准确性低的问题，提供一种视频图像中目标提取方法，提高目标检测的准确性。

本发明解决所述技术问题采用的技术方案是，视频图像中提取目标的方法，包括以下步骤：

a、采集前一帧图像和当前帧图像；

b、检测前一帧图像和当前帧图像的角点；

c、根据当前帧图像与前一帧图像的差，得到前景区域；

d、分别统计前一帧图像和当前帧图像在所述前景区域中的角点数，以及前一帧图像和当前帧图像在该区域中位置匹配的角点数；

e、根据步骤d统计的角点数与设定参数的关系，判断所述前景区域是否有目标；

具体的，步骤d中，采用背景减除法得到当前帧图像与前一帧图像的差；

进一步的，记当前帧图像在前景区域中的角点个数为N_c，前一帧图像在同一区域中角点个数为N_b，前一帧图像和当前帧图像在前景区域中位置匹配的角点数为N_m；

步骤e的具体判断方法如下：

e1、若

N_m＜T；N_b＞T₁；N_c＞T₁；

其中T、T₁为设定阈值，则判定有目标进入；

e2、若

N_b≥T；N_c＜T；N_m＜T；

则判定有目标被移除；

e3、若

N_c＜T；N_b＜T₂；

其中T₂为设定阈值，则判定此时并无目标出现，前景区域变化是由光照变化而引起的；

e4、若

N_c＞T₁；N_m≥N_b×T₃；N_m≥T；

其中T₃为设定阈值，且T3为一个百分比，则判定此时并无目标出现，前景区域变化是由光照引起的；

具体的，所述前一帧图像为固定区域的背景图像。

本发明的有益效果是，能够快速有效的消除光照影响，对目标做出准确的判断，并且通过角点匹配还可判断目标是移除还是带入，对视频的后续处理及视频预警有着重要意义。

具体实施方式

下面结合实施例，详细描述本发明的技术方案。

本发明以角点作为图像特征，根据视频图像中角点的变化，与设定值(参数)的比较，判断前景区域的变化是否由目标引起，或者是由于光照的变化引起，从而对目标进行准确的判断。

本发明采用Harris角点检测技术，下面介绍该技术的角点检测方法。

1)计算图像I(x，y)的局部结构矩阵M

$M=\underset{(x,y)}{\mathrm{\Σ}}w(x,y)\left[\begin{array}{cc}A& C\\ C& B\end{array}\right]$

其中：

$A={\left(\frac{\∂I}{\∂x}\right)}^2\⊗w(x,y);$ $B={\left(\frac{\∂I}{\∂y}\right)}^2\⊗w(x,y);$ $C=\left(\frac{\∂I}{\∂x}\frac{\∂I}{\∂y}\right)\⊗w(x,y);$ $\⊗$ 表示卷积运算；w(x，y)表示高斯模板。

2)计算每个像素的角点度量值C(x，y)

C(x，y)＝det(M)-k×(trace(M))²

其中：

det(M)＝AB-C²；trace(M)＝A+B；k为常数。

3)角点判断

若C(x，y)＜户(户为一个经验值，一般为零)，则置C(x，y)为零，然后检测各像素点的角点度量值是否为所在局部区域最大，若为最大，则保留，否则置零。最后，若C(x，y)非零，则认为它是角点。

采用上述方法对前一帧图像和当前帧图像进行处理，便可得它们的角点图像。

当然也可以采用其他角点检测技术，如：基于梯度的角点检测(参见DericheR，Giraudon G.A Computational Approach for Corner and Vertex Detection[J].Computer Vision，1993，10(2)：101-120)、基于轮廓曲线的角点检测(参见肖茜，鲁宏伟.基于高斯平滑的自适应角点检测[J].计算机辅助设计与图形学学报，2003，15(11)：1358-1361)。

本发明采用背景减除法(或称为背景差法)确定前景区域。

实施例

下面以监控摄像头采集的背景图像和当前图像分别作为前一帧图像和当前帧图像来说明本发明的目标检测方法。这里的背景图像就是固定区域的背景图像。

第一步、采集背景图像和当前图像。

第二步、采用采用Harris角点检测方法分别检测背景图像和当前图像的角点。

第三步、采用背景减除法作背景图像和当前图像的差分运算，根据背景图像和当前图像的差，得到前景区域。

第四步、统计角点数：前一帧图像和当前帧图像在前景区域中位置匹配的角点数，记为N_m；当前图像中处于前景区域中的角点数，记为N_c；背景图像在同一区域中的角点数，记为N_b。

第五步、根据当前图像和背景图像在所述前景区域中的角点数N_c、N_b以及在该区域匹配的角点数N_m，与设定参数T、T₁、T₂、T₃的关系，判断所述前景区域是否有目标。其中：T、T₁、T₂、T₃为设定阈值，他们的值与实际图像内容有关，如图像中的角点数等。

具体判断方法如下：

若N_m＜T；N_b＞T₁；N_c＞T₁；这里T₁约等于背景图像在前景区域中的角点数，T可以取较小的值；

这种情况表示当前图像和背景图像在前景区域中角点都很多，而该区域中匹配角点很少的情况，则判定有新物体(目标)出现。

若N_b≥T；N_c＜T；N_m＜T；这里T约等于背景图像在前景区域中的角点数，T₁可以取较小的值；

这种情况表示当前图像在前景区域中的角点少，背景图像在前景区域中的角点多，该区域中匹配角点少的情况，则判定有物体(目标)被移除。

若N_c＜T；N_b＜T₂；这里T、T₂可以取较小的值；

这种情况表示当前图像和背景图像在前景区域中角点都很少的情况，判定此时并无物体(目标)出现，前景是由光照引起的。

若N_c＞T₁；N_m≥N_b×T₃；N_m≥T；这里T₁约等于背景图像在前景区域中的角点数，T≤T₁，T₃为一个百分比；

这种情况表示当前图像在前景区域中角点多，背景图像在前景区域中角点多，该区域中匹配角点个数达到背景图像角点个数的一定百分比的情况，判定此时并无物体(目标)出现，前景是由光照引起的。

本发明与已有的相应技术相比，这种基于角点检测的目标提取方法，能够在强光环境中即使产生光斑以及目标颜色分布均匀的情况下，消除光照影响，更加准确的提取出目标，提高了目标检测的准确性。

Claims (5)

1.视频图像中提取目标的方法，包括以下步骤：

a、采集前一帧图像和当前帧图像；

b、检测前一帧图像和当前帧图像的角点；

c、根据当前帧图像与前一帧图像的差，得到前景区域；

d、分别统计前一帧图像和当前帧图像在所述前景区域中的角点数，以及前一帧图像和当前帧图像在该区域中位置匹配的角点数；

e、根据步骤d统计的角点数与设定参数的关系，判断所述前景区域是否有目标。

2.根据权利要求1所述的视频图像中提取目标的方法，其特征在于，步骤d中，采用背景减除法得到当前帧图像与前一帧图像的差。

3.根据权利要求1或2所述的视频图像中提取目标的方法，其特征在于，记当前帧图像在前景区域中的角点个数为N_c，前一帧图像在同一区域中角点个数为N_b，前一帧图像和当前帧图像在前景区域中位置匹配的角点数为N_m；

步骤e的具体判断方法如下：

e1、若

N_m＜T；N_b＞T₁；N_c＞T₁；

其中T、T₁为设定阈值，则判定有目标进入；

e2、若

N_b≥T；N_c＜T；N_m＜T；

则判定有目标被移除；

e3、若

N_c＜T；N_b＜T₂；

其中T₂为设定阈值，则判定此时并无目标出现，前景区域是由光照引起的；

e4、若

N_c＞T₁；N_m≥N_b×T₃；N_m≥T；

其中T₃为设定阈值，且T3为一个百分比，则判定此时并无目标出现，前景区域是由光照引起的。

4.根据权利要求3所述的视频图像中提取目标的方法，其特征在于，所述前一帧图像为固定区域的背景图像。

5.根据权利要求1或2所述的视频图像中提取目标的方法，其特征在于，所述前一帧图像为固定区域的背景图像。