专利名称：一种去除光照影响的目标检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种目标检测方法及装置，特别涉及一种去除光照影响的目标检测方 法及装置，属于图像处理、视频监控领域。
背景技术：
运动目标检测是智能视频监控技术的基础，其检测结果直接影响着后期事件(诸 如入侵、物品遗留、物品被盗、车辆逆向行驶等)检测的误警率和虚警率，因此得到了广泛 地关注。然而在实际应用时，经常会出现光照变化的情况，这就大大影响了运动目标检测的 准确性和可靠性。因此，需要研究去除光照影响的目标检测方法。目前研究的去除光照影响的目标检测方法主要有两类。其中，一类方法是基于像 素的方法。一般来说光照变化只会带来像素亮度的变化而色彩不会有太大变化，此类方法 基于这个原理在HSI空间对像素值进行分析以识别光照变化。但是在真实环境里面很多情 况都不满足这个假设前提，而且在大多数的室外场景里面无论是背景还是目标都没有颜色 信息，这样这类算法在实际环境里面的应用效果并不理想。另一类方法是基于区域的方法。 如果在光照变化前后场景都具有一定的对比度，那么光照的变化不会带来图像纹理边缘特 征的变化，基于区域的方法正是利用这个原理，如果前景和背景的边缘相匹配，则此前景区 域就是光照变化造成的虚假前景区域。但是在晚间“光照变化前后场景都具有一定的对比 度”的假设不成立，则这类算法失效。此外，光照变化区域中同时有真实目标进入也会导致 这类算法匹配失败。公开号为CN 101393603A的中国专利申请公开了一种识别和检测隧道火灾火焰 的方法。该申请提供了使用伽马变换的方法剔除多余光照。但是该方法运算复杂且可靠性不高。综上所述，目前迫切需要提出一种简单且有效地去除光照影响的目标检测方法。
发明内容
本发明的目的在于解决在目标检测中由于光照影响而产生的检测目标的不准确 和不可靠问题。为了达到上述目的，本发明提供了一种去除光照影响的目标检测方法，所述 目标检测方法包括以下步骤步骤101 建立背景图像；步骤102 计算并输出当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度，所述梯度包括 水平方向梯度和垂直方向梯度；步骤103 比较所述当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度的方向和幅度，并 据此提取并输出前景轮廓；和步骤104 对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除噪声以输出目标。优选地，在步骤101中，采用统计学方法建立背景图像。所述统计学的方法为对某 段时间t内采集的图像中的像素点(X，y)进行统计分析(就是对像素点(X，y)的灰度值
3进行简单的个数统计累加)，选择该段时间内该像素点(x，y)的稳定灰度值(以像素点(χ， y)的灰度值出现次数最多的选为稳定灰度值)作为背景图像内对应该像素点(χ，y)的灰 度值，通过统计该段时间t内采集图像中每个像素点的稳定灰度值，从而获取背景图像。优选地，在步骤102中，采用梯度算子分别计算所述当前帧图像的水平方向梯度、 垂直方向梯度，以及所述背景图像的水平方向梯度、垂直方向梯度。所述梯度算子为Robert 算子或者Sobel算子。Robert算子和Sobel算子是通用的图像处理中的梯度算法，这里不 再赘述。优选地，步骤103包括以下步骤步骤1031 根据步骤102输出的所述当前帧图像的水平方向梯度和垂直方向梯 度、以及所述背景图像的水平方向梯度和垂直方向梯度计算所述当前帧图像内每个像素点 的梯度幅值Al和梯度方向θ 1、以及所述背景图像内每个像素点的梯度幅值Α2和梯度方向 Θ2；步骤1032 如果所述当前帧图像内的像素点(X，y)的梯度幅值Al和所述背景 图像内的该像素点(χ，y)的梯度幅值々2均>第一阈值Tl，则转入步骤1033;如果梯度幅 值Al和A2均彡第二阈值T2，则认为该像素点(X，y)为噪声点，否则计算|A1_A2| ；如果 IA1-A2彡第三阈值T3，则认为该像素点(x，y)属于前景点；其中，第一阈值Tl e [8，12]， 第二阈值T2 e [3，5]，第三阈值T3 e [4,6]；步骤1033 计算所述当前帧图像内的该像素点(x，y)的梯度方向θ 1与所述背景 图像内的该像素点(χ，y)的梯度方向θ 2的绝对差值I θ 1-Θ2|，如果I θ 1-Θ2|彡第四 阈值Τ4，则认为该像素点(x，y)属于前景点；其中，第四阈值T4 e [18°，22° ]；和步骤1034 提取出所有属于前景点的像素点，从而获取前景轮廓。优选地，步骤104包括以下步骤步骤1041 对步骤103输出的前景轮廓进行填充以获取前景团块；步骤1042 计算当前帧图像与背景图像的差值图像，采用阈值分割法对该差值图 像进行阈值分割以获取差值图像中的变化前景；和步骤1043 对所述前景团块和所述变化前景进行“与”操作，将同时属于所述前景 团块和所述变化前景的像素点作为目标点以获取并输出目标。此外，本发明还提供了一种去除光照影响的目标检测装置，所述装置包括背景建 立单元，用于采用统计学的方法建立背景图像；梯度计算单元，用于计算并输出当前帧图像 的梯度和背景图像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度；前景轮廓提取单 元，用于比较所述当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度的方向和幅度，并据此提取并 输出前景轮廓；和目标获取单元，用于对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除 噪声以输出目标。与现有技术相比，本发明的目标检测方法和装置能够准确地检测出去除光照影响 的目标，有效地解决了目标检测中由于光照影响而产生的检测目标的不准确和不可靠问题。
图1为按照本发明的去除光照影响的目标检测方法的流程4
图2为按照本发明的目标检测方法的步骤103的流程图；图3为按照本发明的目标检测方法的步骤104的流程图；图4为按照本发明的去除光照影响的目标检测装置的框架图。
具体实施例方式为使贵审查员能进一步了解本发明的结构、特征及其他目的，现结合所附较佳实 施例详细说明如下，所说明的较佳实施例仅用于说明本发明的技术方案，并非限定本发明。本发明所提供的去除光照影响的目标检测方法主要用于解决监控场景中由于光 照影响而产生的目标检测不准确和不可靠的问题。如图1所示，图1为按照本发明的去除光照影响的目标检测方法的流程图。由图 1可以看出，本发明的去除光照影响的目标检测方法包括以下步骤步骤101 建立背景图像；步骤102 计算并输出当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度，所述梯度包括 水平方向梯度和垂直方向梯度；步骤103 比较所述当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度的方向和幅度，并 据此提取并输出前景轮廓；和步骤104 对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除噪声以输出目标。其中，步骤101所建立的背景图像可以是起始帧图像或者特定的静态图像。但为 了确保背景图像的稳定性与准确性，在步骤101中优选采用统计学的方法来建立背景图 像。该统计学的方法通过以下步骤实施对某段时间t内采集的图像中的像素点(X，y)进 行统计分析(就是对像素点(x，y)的灰度值进行简单的个数统计累加)，选择该段时间内该 像素点(x，y)的稳定灰度值(以像素点(x，y)的灰度值出现次数最多的选为稳定灰度值) 作为背景图像内对应该像素点(χ，y)的灰度值，通过统计该段时间t内采集图像中每个像 素点的稳定灰度值，从而获取背景图像。在步骤102中，可以采用梯度算子分别计算当前帧图像的水平方向梯度、垂直方 向梯度，以及背景图像的水平方向梯度、垂直方向梯度。其中，该梯度算子优选为Robert算 子或者Sobel算子。例如，可以采用3X3Robert算子分别计算当前帧图像的水平方向梯度、 垂直方向梯度，以及计算背景图像的水平方向梯度、垂直方向梯度。3X3Robert算子计算图像的水平方向梯度、垂直方向梯度就是利用3X3Robert 算子水平方向模板、垂直方向模板计算图像内像素点对应水平、垂直模板的水平差分、垂直
-1 -2 -1
差分。例如，可以选择3X3Robert算子水平方向模板为0 C 0、垂直方向模板为
1 2 1
-1 0 1
-2 C 2，则像素点(X，y)的水平方向梯度SH(x，y)、垂直方向梯度Sv(x，y)分别为 -1 0 1Sh(x, y) = (fx+1, "+2。,y+fx+1,y+1) _ (。, "+2。,彳。,y+1)Sv (χ, y) = (f,^, y+1+2fx,y+1+fx+1,y+1) - (^1,^+f^,^1)fx,y表示像素点(x, y)的灰度值。)如图2所示，图2为按照本发明的目标检测方法的步骤103的流程图。由图2可
5以看出，按照本发明的目标检测方法的步骤103可以包括以下步骤步骤1031 根据步骤102输出的当前帧图像的水平方向梯度和垂直方向梯度、以 及背景图像的水平方向梯度和垂直方向梯度计算当前帧图像内每个像素点的梯度幅值Al 和梯度方向θ 1、以及背景图像内每个像素点的梯度幅值A2和梯度方向θ 2。图像内像素点(X，y)的梯度幅值、梯度方向计算公式如下A(x, y) = ^SH\x,y) + Sv2(x,y)θ{χ, y) = arctg，(广力步骤1032:如果当前帧图像内的像素点(X，y)的梯度幅值Al和背景图像内的 该像素点(X，y)的梯度幅值A2均大于等于第一阈值Tl，则转入步骤1033，如果梯度幅值 Al和A2均小于等于第二阈值T2，则认为该像素点(X，y)为噪声点，否则计算|A1_A2|，如 果|A1-A2|大于等于第三阈值T3，则认为该像素点(X，y)属于前景点。优选地，第一阈值 Tl e [8，12]，第二阈值 T2 e [3，5]，第三阈值 T3 e [4，6]。步骤1033 计算当前帧图像内的该像素点(x，y)的梯度方向θ 1与背景图像内的 该像素点(χ，y)的梯度方向θ 2的绝对差值I Θ -Θ2|，如果I Θ -Θ2|大于等于第四阈 值Τ4，则认为该像素点(x，y)属于前景点。优选地，第四阈值T4e [18°，22° ]。步骤1034 提取出所有属于前景点的像素点，从而获取前景轮廓。如图3所示，图3为按照本发明的目标检测方法的步骤104的流程图。由图3可 以看出，按照本发明的目标检测方法的步骤104可以包括以下步骤步骤1041 对步骤103输出的前景轮廓进行填充以获取前景团块；轮廓填充的方 法很多，例如可以采用水平方向扫描法，步骤可以如下以各个前景轮廓的矩形区域为对 象，从矩形区域的第一行开始扫描，按从左到右的顺序，扫描到第一个轮廓点(即最左边的 轮廓的)和最后一个轮廓点(即左右边的轮廓点)，则这两个轮廓点之间的像素点全部设为 前景点，继续下去直至该行扫描结束，开始扫描下一行，直至最后一行；扫描完后的所有轮 廓点和前景点组成的团块即为前景团块。步骤1042 计算当前帧图像与背景图像的差值图像，采用阈值分割法对该差值图 像进行阈值分割以获取差值图像中的变化前景。阈值分割法是根据阈值对图像内像素点进行分割的方法。所述阈值的选取方法很 多，有一维阈值、二维阈值。下面以一例简单的一维固定阈值为例如果该差值图像内某点 的灰度值大于设定的阈值，则记为“1”以表示为前景点；否则记为“0”以表示为背景点，由 此得到前景的二值图像。步骤1043 对所述前景团块和所述变化前景进行“与”操作，将同时属于所述前景 团块和所述变化前景的像素点作为目标点以获取并输出目标。“与”操作是通用的一种计算机操作，具体地如果图像内某像素点同时属于前景团 块和变化前景，则认为该像素点为目标点则获取并输出。如图4所示，图4为按照本发明的去除光照影响的目标检测装置的框架图。由图 4可以看出，本发明的去除光照影响的目标检测装置包括背景建立单元1，用于建立背景图像；梯度计算单元2，用于计算并输出当前帧图像和背景图像的梯度，所述梯度包括水
6平方向梯度和垂直方向梯度；前景轮廓提取单元3，用于比较所述当前帧图像和所述背景图像的梯度的方向和 幅度，并据此提取并输出前景轮廓；目标获取单元4，用于对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除噪声以 输出目标。与现有技术相比，本发明的目标检测方法和装置有效地解决了目标检测中由于光 照影响而产生的检测目标的不准确和不可靠问题。需要声明的是，上述发明内容及具体实施方式
意在证明本发明所提供技术方案的 实际应用，不应解释为对本发明保护范围的限定。本领域技术人员在本发明的精神和原理 内，当可作各种修改、等同替换、或改进。本发明的保护范围以所附权利要求书为准。
权利要求
一种去除光照影响的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括以下步骤步骤101采用统计学的方法建立背景图像；步骤102计算并输出当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度；步骤103比较所述当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度的方向和幅度，并据此提取并输出前景轮廓；和步骤104对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除噪声以输出目标。
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在步骤102中，采用梯度算子分 别计算所述当前帧图像的水平方向梯度、垂直方向梯度，以及所述背景图像的水平方向梯 度、垂直方向梯度。
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，步骤103包括以下步骤 步骤1031 根据步骤102输出的所述当前帧图像的水平方向梯度和垂直方向梯度、以及所述背景图像的水平方向梯度和垂直方向梯度计算所述当前帧图像内每个像素点的梯度 幅值Al和梯度方向θ 1、以及所述背景图像内每个像素点的梯度幅值A2和梯度方向Θ2;步骤1032 如果所述当前帧图像内的像素点(X，y)的梯度幅值Al和所述背景图像内 的该像素点(x，y)的梯度幅值A2均彡第一阈值Tl，则转入步骤1033;如果梯度幅值Al和 A2均彡第二阈值T2，则认为该像素点(x，y)为噪声点，否则计算|A1-A2| ；如果|A1_A2|彡 第三阈值T3，则认为该像素点(x，y)属于前景点；步骤1033 计算所述当前帧图像内的该像素点(x，y)的梯度方向θ 1与所述背景图像 内的该像素点(χ，y)的梯度方向θ 2的绝对差值I θ 1-Θ2|，如果I θ 1-Θ2|彡第四阈值 Τ4，则认为该像素点(x,y)属于前景点；和步骤1034 提取出所有属于前景点的像素点，从而获取前景轮廓。
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，第一阈值Tle [8，12]，第二阈 值 T2e [3，5]，第三阈值了3￡ [4，6]，第四阈值 T4 e [18°，22° ]。
5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，步骤104包括以下步骤 步骤1041 对步骤103输出的前景轮廓进行填充以获取前景团块；步骤1042 计算当前帧图像与背景图像的差值图像，采用阈值分割法对该差值图像进 行阈值分割，以获取差值图像中的变化前景；步骤1043 对所述前景团块和所述变化前景进行“与”操作，将同时属于所述前景团块 和所述变化前景的像素点作为目标点以获取并输出目标。
6.一种去除光照影响的目标检测装置，其特征在于，所述装置包括 背景建立单元，用于采用统计学的方法建立背景图像；梯度计算单元，用于计算并输出当前帧图像的梯度和背景图像的梯度，所述梯度包括 水平方向梯度和垂直方向梯度；前景轮廓提取单元，用于比较所述当前帧图像的梯度和所述背景图像的梯度的方向和 幅度，并据此提取并输出前景轮廓；以及目标获取单元，用于对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除噪声以输出 目标。
全文摘要
本发明提供了一种去除光照影响的目标检测方法，所述目标检测方法包括以下步骤建立背景图像；计算并输出当前帧图像和背景图像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度；比较所述当前帧图像和所述背景图像的梯度的方向和幅度，并据此提取并输出前景轮廓；对提取的前景轮廓进行填充以获取前景团块，并滤除噪声以输出目标。本发明还提供了一种去除光照影响的目标检测装置。与现有技术相比，本发明的目标检测方法和装置有效地解决了目标检测中由于光照影响而产生的检测目标的不准确和不可靠问题。
文档编号H04N7/18GK101950352SQ201010195149
公开日2011年1月19日 申请日期2010年5月31日 优先权日2010年5月31日
发明者杨学超 申请人:北京智安邦科技有限公司