一种基于改进码本模型的前景检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于改进码本模型的前景检测方法，针对视频监控应用场合中存在的阴影、背景扰动和光照变化等问题，采用YUV空间进行码本建模，结合改进准则以消除运动阴影和高亮噪声，并单独对困难的缺点。本发明方法对运动目标阴影和高亮噪声建模，结合高斯模型自适应更新码本参数，比传统的目标检测算法具有更高的精确度和鲁棒性。
【专利说明】一种基于改进码本模型的前景检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于三层圆柱体码本模型的前景检测方法。
【背景技术】
[0002]基于视频的前景检测是计算机视觉领域中最基本、最重要的一环，检测效果的好坏将对后续的分析工作产生较大的影响。在实际的检测过程中，经常会遇到各种复杂环境的变化带来的影响，如浮云引起的阴影和场景光照的变化、运动目标自身阴影、高亮噪声和树枝摇曳等。如何在复杂因素干扰下进行准确快速的前景检测是当前研究的热点和挑战。
[0003]前景检测较普遍的方法有背景差法、光流法和帧间差分法。其中背景差法需要将当前帧与背景帧相减，可得到较好的检测效果，其检测效果依赖于背景模型的建立和更新。传统的码本背景模型能较好的适应光照缓慢变化和树枝摇曳等波动式干扰，但不能很好处理运动目标阴影等问题；光流法对单个像素进行分析，在固定场景下检测结果准确，同时光流法也适用于动态背景，可在未知场景信息的情况下进行检测，但其计算过程复杂耗时，难以满足实时性要求高的场合；帧间差分法将相邻帧进行相减运算，算法简单快速，实时性强，能较好的适应动态环境，但其检测出的目标不完整。
[0004]由于这些传统的检测方法的缺陷和不足，一直难以有成熟而通用的运动目标检测方法。因此，针对不同应用场合对传统检测方法进行有效的改进以满足特殊的需要有其实际的应用价值。
【发明内容】
[0005]针对传统背景模型用于前景检测时存在的缺陷或不足，本发明的目的在于，提出一种基于改进码本模型的前景检测方法，该方法可以对固定场景内的运动目标进行快速且准确的检测，能较好的处理运动目标阴影和高亮噪声的影响，并有更好的背景更新效果。
[0006]为了实现上述任务，本发明设计了 一种三层圆柱体码本模型，包括底层的阴影模型、中间层的正常背景模型和顶层的高亮噪声模型；同时精简了码字结构并构建高斯模型用于码字中参数的更新。
[0007]所述基于三层圆柱体码本模型的前景检测方法，通过以下步骤来实现:
[0008]步骤1，构建三层圆柱体码本模型；
[0009]步骤2，建立初始码本:获取一段视频，训练码本；
[0010]步骤3，运动目标检测:获取实时视频，依据像素点采样值与码本是否匹配来区分前背景。
[0011]步骤4，码本更新:建立缓冲码本，缓存未匹配的像素点，若缓冲码本中某个码字出现次数较多且访问间隔短，则视为新背景，并实时更新背景码本；
[0012]所述步骤I包括以下步骤:
[0013]步骤1-1,构建码本结构:每个像素由一个码本C=Ic1, C2,..., C1J表示,每个码本包含若干个码字Ci，精简后的码字结构
【权利要求】
1.一种基于改进码本模型的前景检测方法，其特征在于，针对背景中存在的运动目标阴影和高亮噪声，在YUV空间采用三层圆柱体码本建立背景模型。
2.一种基于改进码本模型的前景检测方法，其特征在于，对码字结构中的Y分量建立单高斯模型，在码本更新过程中自适应调节码本参数，以减小阈值的选择对分割效果的影响。
3.一种基于改进码本模型的前景检测方法，其特征在于，与原始码本结构相比，精简了码字结构，减少内存占用，为每个像素点定义码本C=Ic1, C2, , cj，每个码字可表示为七μ i为匹配Ci的像素的Y分量均值，4为匹配Ci的像素的Y分量的方差，GR为匹配Ci的像素的UV分量的均值，A为匹配Ci的像素个数，Ai为Ci未匹配成功的最大时间间隔，qi为Ci最后一次匹配成功的时间。
4.根据权利要求1所描述的方法，其特征在于，正常背景匹配公式为: (F1-Mi)2 < daf , (U1 -Ui)2+(Vt-Vi)2 Q，构成中间层圆柱体模型； 依据阴影区域像素的Y分量值较低，UV分量值基本不变的特性，运动阴影判别公式: Fiow < Y, < μ, - ，(U, -Ui)2+ (Vt-Vi)1 <ε ,构成底层圆柱体模型； 依据高亮区域像素的Y分量值较高，UV分量值基本不变的特性，高亮噪声判别公式: Mi + <Yt< Ylilgh, (Ut - Ui)2 + (Vt-Vi)2 <ε ,构成顶层圆柱体模型。
5.根据权利要求1和2所描述的方法，其特征在于，像素点Y分量观察序列 Y=Iy1, I2,…，yN}，假设其服从高斯分布 Ν(μ，。2)，有 Ρ(|y-μ ^ 2.58 O ) ^ 99%,可取码本模型中参数5 = 2.582;码字中Ui, σ,2的更新则采用Wi — (Ι-p) yi+PYt,σ,2 =(1- ρ)σ] + p(Yt _ ",)2。
【文档编号】G06T7/00GK103927714SQ201310552621
【公开日】2014年7月16日 申请日期:2013年11月5日 优先权日:2013年11月5日
【发明者】章云, 陈鑫, 周彬 申请人:广东工业大学