CN104680521B - 一种改进的背景建模及前景检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种改进的背景建模及前景检测方法，首先建立背景模型，然后判断当前帧的每一像素点属于背景点还是前景点，接着更新背景集，最后利用上述流程对每一图像帧进行逐像素判断，最终得到前景与背景分离的二值图像，从而从监控视频中分割前景运动目标。本发明的方法克服了传统目标检测方法的一些缺点，提高了检测适应性、稳定性及实时性等。

Description

一种改进的背景建模及前景检测方法
技术领域
本发明涉及图像智能检测、识别技术领域，尤其涉及一种背景建模和前景目标检测的方法。
背景技术
在智能监控中，运动目标检测在人们的日常生产生活中有重要意义，其目的是将运动前景目标从背景中分割出来。但在实际情况中，被监控环境充满着许多不确定因素，背景往往很容易受到各种影响，例如光照变化、动态的背景、阴影、局部遮挡等影响，这些不利因素给后期运动目标检测和识别带来了很大的挑战。因此，对各种复杂情况分析建模，尽量降低外界复杂环境因素对目标检测识别结果造成的不利影响，减少误判，提高算法的适应性、鲁棒性等就变得十分重要。
在前景检测领域，主流算法主要有帧差法、光流法和背景减除法等。帧差法具有较好的实时性，其背景不聚集，且更新速度快、算法容易、计算量小。算法的不足在于对环境噪声较为敏感，阈值的选择相当关键，选择过低不足以压抑图像中的噪声，过高则疏忽了图像中有用的变化。有可能在目标内部发生抽象，无法全面地提取行动目标。光流法不需要预先获得场景信息，就能够检测到目标，但噪声、多光源、阴影和遮挡等因素会对光流场的计算收敛造成影响；而且光流法计算复杂，难以达到实时处理的目的。背景减除法必须要有背景图像，利用当前图像减去参考背景图像，并且背景图像必须是随着光照或外部环境的变化而实时更新的，因此背景减除法的关键是背景建模及其更新，分割结果的好坏很大程度上依赖于所选取的背景建模方法。
由于实际环境的复杂多变性，许多传统的背景建模方法均有其局限性，因此许多被证明鲁棒的背景模型的建立方法被提出来。这些方法不但很大程度上改善了检测效果，并且提高了算法的适应性、稳定性及计算速度等。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种改进的背景建模及前景检测方法，从监控视频中分割前景运动目标。该方法克服了传统目标检测方法的一些缺点，提高了检测适应性、稳定性及实时性等。
本发明通过如下技术方案实现：
一种改进的背景建模及前景检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤A1：选取前N帧图像，计算每个像素位置处的均值IN(x,y)，为每个像素点建立各自的背景集，每个像素的背景集元素由从前N帧图像中与该像素点相同位置的像素值中随机抽取构成，每个背景集中包含M个元素。
步骤A2：判断当前帧的每一像素点属于背景点还是前景点，若当前像素背景集中的元素与该像素的相似度小于一设定阈值th1的个数大于T1，则该点被判断为背景点，否则判定为前景点。
步骤A3：若某像素点被检测为前景点则不更新背景集，若检测为背景点则更新该位置像素点的背景集。
进一步地，所述步骤A3具体包括以下步骤：
步骤B1：若某点被判为背景点，首先判断该像素点变化的快慢，即找出当前帧之前的连续K帧图像中该位置像素被判为背景点的像素，K<N，并统计这些背景点与均值IN(x,y)之差，若差值绝对值大于设定阈值th2的点的个数超过T2个，则可判断该当前背景点属于变化快的背景点，否则当前背景点属于变化慢的背景点。
步骤B2：若该检测为背景点的像素属于背景变化较慢的点，用该像素值替换其背景集中随机选取的某一个元素；若属于背景变化较快的点，则用该像素值替换其背景集中随机选取的m个元素。
附图说明
图1是本发明的背景建模及前景检测方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
附图1是本发明的背景建模及前景检测方法的流程图。
首先建立背景模型：选取前N帧图像，为每个像素点建立各自的背景集，每个像素的背景集元素由从前N帧图像中与该像素点相同位置的像素值中随机抽取构成，每个背景集中包含M个元素。
然后判断当前帧的每一像素点属于背景点还是前景点：先判断当前像素背景集中的元素与该像素的相似度(即像素之间的欧氏距离，如两点(r1,g1,b1)和(r2,g2,b2)之间的欧氏距离为若该像素与其背景集中各元素的相似度小于一设定阈值th1的个数大于T1，则该点被判断为背景点，否则判定为前景点。
接着更新背景集：如果当前像素被判断为背景点，则继续检测该背景点是属于变化快还是变化慢的点，若属于背景变化较慢的点，用该像素值替换其背景集中随机选取的某一个元素；若属于背景变化较快的点，则用该像素值替换其背景集中随机选取的m个元素。
利用图1所示的本发明的背景建模及前景检测方法流程对每一图像帧进行逐像素判断，最终得到前景与背景分离的二值图像。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种改进的背景建模及前景检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤A1：选取前N帧图像，计算每个像素位置处的均值IN(x,y)，为每个像素点建立各自的背景集，每个像素的背景集元素由从前N帧图像中与该像素点相同位置的像素值中随机抽取构成，每个背景集中包含M个元素；
步骤A2：判断当前帧的每一像素点属于背景点还是前景点，若当前像素背景集中的元素与该像素的相似度小于一设定阈值th1的个数大于T1，则该点被判断为背景点，否则判定为前景点；
步骤A3：若某像素点被检测为前景点则不更新背景集，若检测为背景点则更新该位置像素点的背景集，具体包括：
步骤B1：若某点被判为背景点，首先判断该像素点变化的快慢，即找出当前帧之前的连续K帧图像中该位置像素被判为背景点的像素，K<N，并统计这些背景点与均值IN(x,y)之差，若差值绝对值大于设定阈值th2的点的个数超过T2个，则可判断该当前背景点属于变化快的背景点，否则当前背景点属于变化慢的背景点；
步骤B2：若该检测为背景点的像素属于背景变化较慢的点，用该像素值替换其背景集中随机选取的某一个元素；若属于背景变化较快的点，则用该像素值替换其背景集中随机选取的m个元素；所述m的取值为3～5。
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