专利名称：一种运动物体检测方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及检测技术，具体涉及一种运动物体检测方法和装置。
技术背景
到目前为止，已经有许多运动目标检测方法被相继提出来，这些方法如果按照具 体实施过程来划分，主要有帧间差分法、光流法、背景建模等方法。帧间差分法是基于运动 图像序列中，相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法。这种检测方法对光照变化 不敏感，非常适合于动态变化的环境，而且运算简单，检测速度快，目标定位准确，适用于实 时性要求较高的应用环境。但它不能检测出静止或运动速度过慢的物体，对于高速运动的 物体又会使得分割区域远远大于真实目标，其分割区域与目标运动速度相关；并且如果物 体内部的灰度比较均勻，相邻帧差可能在目标重叠部分形成较大空洞，严重时造成分割结 果不连通，不利于进一步的物体分析与识别。
光流场法的基本思想是在空间中，运动可以用运动场描述，从而空间中的运动场 转移到图像上就表示为光流场(Optical Flow Field)。在比较理想的情况下，光流场法能 够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，可以很精确地计算出运动物体 的速度，并且可用于摄像机运动的情况。但光流法存在下面的缺点有时即使没有发生运 动，在外部照明发生变化时，也可以观测到光流；另外，在缺乏足够的灰度等级变化的区域， 实际运动也往往观测不到。
背景生成法是目前运动分割中最常用的一种方法，在实际应用中，需要采用一定 的算法进行背景模型的动态更新。对于背景的生成问题，常用的方法主要有基于统计的背 景模型、基于卡尔曼滤波的背景模型、基于高斯分布的背景模型等。目前人们大都致力于研 究如何实现背景图像的生成和自适应更新，使背景能够不断接近理想状态，以期减少场景 变化对视频图像检测分割的影响。这种方法对于复杂背景下的运动物体检测效果较好，一 般能够提供最完整的特征数据，计算量小，实用价值大。缺点是背景更新速度会直接影响检 测效果，且受光线等外界条件的影响较大。
可见，目前的运动物体检测方法容易受背景等外界环境影响，适应性差；并且，有 些情况下检测能力及准确度较低，检测效果不佳。发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种运动物体检测方法和装置，以提高检 测效果和适应性。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的
本发明提供了一种运动物体检测方法，包括
将视频文件扩展为在空间与时间维度上分布的三维数据结构，并将具有方向选择 性的滤波器扩展到第三维；
基于所述三维环境用所述滤波器的虚部对视频体元进行滤波，以检测出视频文件中的运动物体。
上述方案中，基于所述三维环境进行滤波之前，进一步进行预处理滤波性质的边 缘特征提取，将所提取的边缘特征作为基于所述三维环境进行滤波的基础。
上述方案中，所述边缘特征提取的方法为应用具有方向性的边缘检测算子提取 边缘特征。
上述方案中，基于所述三维环境进行滤波，以检测出运动物体的过程包括将滤波 算子与视频体元进行3D卷积滤波，令得到的新视频体元为仅在运动物体边缘显示高亮的 运动显著性视频。
上述方案中，所述滤波器为3D Gabor滤波器，所述滤波的方式为卷积滤波。
本发明还提供一种运动物体检测装置，包括三维扩展单元、滤波检测单元；其中，
所述三维扩展单元，用于将视频文件扩展为在空间与时间维度上分布的三维数据 结构，并将具有方向选择性的滤波器扩展到第三维，还将上述涉及三维的扩展情况通知给 滤波检测单元；
所述滤波检测单元，用于基于所述三维环境用所述滤波器的虚部对视频体元进行 滤波，以检测出视频文件中的运动物体。
上述方案中，该装置进一步包括预处理滤波单元，用于在基于所述三维环境进行 滤波之前，进一步进行预处理滤波性质的边缘特征提取，将所提取的边缘特征作为基于所 述三维环境进行滤波的基础。
上述方案中，所述预处理滤波单元进行边缘特征提取时，具体用于应用具有方向 性的边缘检测算子提取边缘特征。
上述方案中，所述滤波检测单元基于所述三维环境进行滤波，以检测出运动物体 时，用于将滤波算子与视频体元进行3D卷积滤波，令得到的新视频体元为仅在运动物体 边缘显示高亮的运动显著性视频。
本发明所提供的运动物体检测方法和装置，通过将视频文件扩展为在空间与时间 维度上分布的三维数据结构，将具有方向选择性的滤波器扩展到第三维；之后，基于所述三 维环境用所述滤波器的虚部对视频体元进行滤波，以检测出视频文件中的运动物体，如此， 能有效提高检测效果和适应性。
图1为本发明实施例的运动物体检测流程图2为2D Gabor滤波模板示意图3为3D Gabor滤波器频率响应示意图4为本发明的运动物体检测流程简图5为本发明实施例的运动物体检测装置图6a 6c为本发明与帧间差分方法的检测效果对比示意图7a 7d为本发明与背景生成方法的检测效果对比示意图。
具体实施方式
总体而言，可以将视频序列看作是视频体元(Video-Volume)，使其具有3D特性，并对其进行3D形态下的操作，包括3D高斯滤波及金字塔分解以及3D形态学操作等，以提 取其中运动物体的运动方向特征，以此作为确定视频文件中运动显著性区域所在位置的依 据之一。需要说明的是，三维视频体元的特征提取思想对于运动目标检测方法的革新具有 积极的推动意义。而随着计算机视觉以及视频分析技术的进一步发展，运动目标检测面 临着许多新的应用，引入新的理念来进一步完善原有的运动目标检测方法已经显得非常必 要。
针对传统运动物体检测方法检测效果不佳、适应性较差等缺点，可以将视频文件 看作分别在空间与时间维度上分布的三维数据结构，并把具有方向选择性的Gabor滤波器 扩展到第三维；并且，利用时空滤波思想将所述Gabor滤波器虚部与视频体元进行卷积滤 波，从而检测出视频文件中的运动物体。
由于3D Gabor滤波器在三维空间具有很强的方向选择性，利用此特性就可以有效 的将时空域呈现不同角度分布状态的运动物体与静止背景区分开来。另外，由于三维数据 滤波同时考虑了相邻多帧的信息，可以更为全面的提取运动特征。
当然，在实际应用中，可以应用的滤波器有多种，并具体的滤波方式也可以多种多 样，而不是仅限于Gabor滤波器和卷积滤波。下面，仅以Gabor滤波器和卷积滤波为例，对 本发明的具体应用进行描述。
首先，可以构建视频体元，经过2D预处理滤波边缘提取之后，利用3D Gabor滤波 将其中运动物体信息检测出来。具体实施过程如图1所示整个过程包括构造视频体元、2D 预处理滤波以及3D Gabor滤波三个主要步骤。
一、构造视频体元
对于任意输入的视频文件，处理的第一步都是将其进行视频解码，还原成一帧接 一帧的图像即视频序列。接下来需要对整个视频序列采取基于连续镜头的分割，也就是以 镜头发生转换的位置作为分割点，保证分割后每一段视频序列相邻帧的内容变化都是连续 的。同时，对原视频进行分割也是出于运行系统缓存限制的需要，可以根据具体存储空间的 大小，将以上分割后的序列进行再分割，使得缓存可以容纳下任意一段序列。因此视频序列 就可以被当作在空间维度用(x、y)轴表示、在时间维度用t表示的三维视频体元。具体而 言，空间维度的χ与y轴分别指向原视频帧的宽与长，时间维度的t轴与视频帧相互垂直， 并指向视频帧序号递增的方向。在视频体元中，最小单位可以称为体素(voxel)。相对于传 统的2D图像帧表达法而言，视频体元的表达法具有更为丰富的组织构造与信息量，因而是 更为完整的视频分析方法。
二、预处理滤波
在3D Gabor滤波提取运动物体之前，可以对每一帧图像进行旨在提取边缘特征的 2D Gabor滤波操作。在此需要指出，并非只有2D Gabor滤波器适合此操作，任何具有方向 性的边缘检测算子都可以用来提取边缘特征(例如sobel、prewitts等)。选用2D Gabor 滤波器的理由在于其可多尺度表达以及丰富的方向选择特性。
具体实施过程中，利用如式(1)表示的2D Gabor滤波器虚部来定义滤波算子
1χ2 + V2g{x, = ~j-exp(—γ~) 5111(2^-^1(^ cos φ\ + γ sin φι))Τ,ησ2σ( 1 )
2D Gabor滤波器包含频率值F1和方向角奶两个可调控参数。二者可以任意选择。 本发明实施过程中令F1= π/40，Cp1=KA^算子大小为3X3，故σ = 1。得到的滤波模板如 图2所示。
三、3DGabor 滤波
3D Gabor滤波器是对二维情况的直接扩展，其引入的第三维信息将会有益于3D 视频体元的处理与分析。其定义由下式给出
权利要求
1.一种运动物体检测方法，其特征在于，该方法包括将视频文件扩展为在空间与时间维度上分布的三维数据结构，并将具有方向选择性的 滤波器扩展到第三维；基于所述三维环境用所述滤波器的虚部对视频体元进行滤波，以检测出视频文件中的 运动物体。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述三维环境进行滤波之前，进一步 进行预处理滤波性质的边缘特征提取，将所提取的边缘特征作为基于所述三维环境进行滤 波的基础。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘特征提取的方法为 应用具有方向性的边缘检测算子提取边缘特征。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，基于所述三维环境进行滤波， 以检测出运动物体的过程包括将滤波算子与视频体元进行3D卷积滤波，令得到的新视频体元为仅在运动物体边缘 显示高亮的运动显著性视频。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述滤波器为3DGabor滤波 器，所述滤波的方式为卷积滤波。
6.一种运动物体检测装置，其特征在于，该装置包括三维扩展单元、滤波检测单元；其中，所述三维扩展单元，用于将视频文件扩展为在空间与时间维度上分布的三维数据结 构，并将具有方向选择性的滤波器扩展到第三维，还将上述涉及三维的扩展情况通知给滤 波检测单元；所述滤波检测单元，用于基于所述三维环境用所述滤波器的虚部对视频体元进行滤 波，以检测出视频文件中的运动物体。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，该装置进一步包括预处理滤波单元，用于在基于所述三维环境进行滤波之前，进一步进行预处理滤波性质的边缘特征提取，将 所提取的边缘特征作为基于所述三维环境进行滤波的基础。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预处理滤波单元进行边缘特征提取 时，具体用于应用具有方向性的边缘检测算子提取边缘特征。
9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述滤波检测单元基于所述三 维环境进行滤波，以检测出运动物体时，用于将滤波算子与视频体元进行3D卷积滤波，令得到的新视频体元为仅在运动物体边缘 显示高亮的运动显著性视频。
10.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述滤波器为3DGabor滤波 器，所述滤波的方式为卷积滤波。
全文摘要
本发明公开了一种运动物体检测方法，包括将视频文件扩展为在空间与时间维度上分布的三维数据结构，并将具有方向选择性的滤波器扩展到第三维；基于所述三维环境用所述滤波器的虚部对视频体元进行滤波，以检测出视频文件中的运动物体。本发明还同时公开了运动物体检测装置，采用本发明能够提高检测效果和适应性。
文档编号G06T7/20GK102044080SQ201010591339
公开日2011年5月4日 申请日期2010年12月16日 优先权日2010年12月16日
发明者宋治杭, 张广军, 江洁 申请人:北京航空航天大学