专利名称：前景检测方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及视频监控技术领域，更具体地说，涉及一种前景检测方法及系统。
背景技术：
智能视频监控系统能够对视频图像进行自动分析识别，从而实现智能化的无人监控、实时现场监控等功能，具有重要的实际应用意义。而前景检测(或者叫做运动目标检测)是智能视频监控系统的核心技术之一。由于前景目标的种类是事先未知的，因此，如何有效地识别背景，从而将前景和背景区别开，达到检测前景的目的，是本领域的核心技术。 不过，在现实生活中，环境是复杂多变的，比如树叶的摇晃、水纹波动等，这些动态的背景场景都会较大程度上影响前景检测的效果。在现有技术中，混合高斯建模方法是常用的前景检测方法之一，能够在一定程度上，解决背景存在复杂变化的情况。通常，传统的混合高斯背景建模方法中，每个像素点的背景模型个数是预先固定的，一般地，每个像素点的模型个数为3 5个。当模型个数越多时，高斯背景建模方法处理树叶摇晃等背景环境变化的能力越强。但是，模型个数越多意味着需要更多的存储空间和更多的计算时间。为了平衡模型个数和处理环境变化的能力两者之间的矛盾，一些研究者采用了模型个数的自适应选择策略。如Zivkovic Z等人提出了基于最大似然估计的像素点背景模型个数选择方法。但由于该方法人为地引入了负的先验系数，使得在更新过程中高斯成分的权重有可能被不合理地负更新。另外，在现有技术中，还提出了一种在传统混合高斯背景建模的基础上自适应选择混合高斯模型个数的策略，该方法中每个像素点模型个数的上限是相同的、固定的，这很可能会导致图像中频繁变化区域的像素点的模型个数已经达到自身的最大限制，没有再增加模型个数的能力，从而影响了检测的准确性。
发明内容
本发明实施例针对现有技术中存在的上述问题，提供一种前景检测方法及系统， 在图像像素模型总个数固定的情况下，能够自适应地调整每个像素点的模型个数，提高检测准确性。为此，本发明实施例提供如下技术方案一种前景检测方法，包括获取视频图像帧；依次提取所述图像帧中各像素点Pj ；将所述像素点Pj与预先生成的所述像素点Pj的模型集合中的候选模型进行匹配， 根据匹配结果动态调整所述像素点P」的模型集合中的候选模型个数及更新模型参数，并确定所述像素点P」的背景模型B ；如果所述像素点Pj与所述背景模型B中的所有模型都不匹配，并且所述像素点Pj与背景模型集合^^中的所有模型都不匹配，所述背景模型集合拔^包括所述像素点Pj的周围邻域观察窗口内除所述像素点h之外的所有像素点的背景模型，则确定所述像素点Pj 为前景点。 一种前景检测系统，包括图像获取单元，用于获取视频图像帧；像素点提取单元，用于依次提取所述图像帧中各像素点Pj ；匹配单元，用于将所述像素点？」与预先生成的所述像素点Pj的模型集合中的候选模型进行匹配；调整确定单元，用于根据所述匹配单元的匹配结果，动态调整所述像素点Pj的模型集合中候选模型个数及更新模型参数，并确定所述像素点P」的背景模型B ；判断单元，用于在所述像素点Pj与所述背景模型B中的所有模型都不匹配，并且所述像素点P」与背景模型集合拔^中的所有模型都不匹配，所述背景模型集合拔^包括所述像素点P」的周围邻域观察窗口内除所述像素点P」之外的所有像素点的背景模型时，确定所述像素点P」为前景点。本发明实施例前景检测方法及系统，针对每帧图像，在所有图像像素模型总个数固定的情况下，对于频繁变化的背景点，当达到像素点的模型个数平均上限时，在不超过图像模型总个数的前提下，通过借用相对稳定的区域的像素点的未用模型个数的名额，提高上述背景点对应的像素点的模型个数，也就是说，在模型总数不变的前提下，对于灰度值或颜色值频繁变化的像素点，动态多分配一些模型个数，用于描述它的灰度值或颜色值；对于灰度值或颜色值相对稳定的像素点，则动态少分配一些模型个数，用于描述它的灰度值或颜色值。同时，结合本发明提出的模型参数更新方式，提高了处理背景变化的能力，能够将前景更为准确地检测出来。
图1是本发明实施例前景检测方法的流程图；图2是本发明实施例中模型匹配的流程图；图3是本发明实施例前景检测系统的结构示意图；图4是本发明实施例中waving trees序列的第172帧图像；图5是利用本发明实施例对图4所示图像进行检测得到的背景模型个数所属颜色的分布图；图6是本发明实施例中waving trees序列的第252帧图像；图7是利用传统混合高斯模型对图6所示图像进行前景检测的结果示意图；图8是利用本发明实施例前景检测方法对图6所示图像进行前景检测的结果示意图。
具体实施例方式为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。本发明实施例前景检测方法及系统，在图像模型总个数固定的前提下，在模型匹配过程中，动态分配每个像素点的模型个数，并实现背景模型的生成，从而使得背景模型个数能够随着场景的变化动态调整。如图1所示，是本发明实施例前景检测方法的流程图，包括以下步骤步骤101，获取视频图像帧； 步骤102，依次提取所述图像帧中各像素点Pj ；步骤103，将所述像素点Pj与预先生成的像素点Pj的模型集合中的候选模型进行匹配，根据匹配结果动态调整像素点P」的模型集合中的候选模型个数及更新模型参数，并确定像素点P」的背景模型B ；步骤104，如果像素点Pj与所述背景模型B中的所有模型都不匹配，并且像素点Pj 与背景模型集合《_中的所有模型都不匹配，所述背景模型集合拔^包括像素点P」的周围邻域观察窗口内除像素点P」之外的所有像素点的背景模型，则确定像素点P」为前景点。在本发明实施例中，可以预先为每个像素点设置一个初始模型，并将所述初始模型作为候选模型加入到该像素点的模型集合中。像素的模型可以用像素的灰度值或颜色值来表示，下面以灰度值为例进行说明。为了便于描述，下面先定义几个参数如下Cj 视频图像I (X，y)中j处的像素点Pj的灰度值；Ij 表示像素点Pj的模型个数；r 表示像素点Pj允许的最大模型个数的上限；Lj, t 表示t时刻像素点Pj的模型集合；Ej t 表示t时刻像素点Pj的第i个候选模型，其中i = 1，…、；E^ 表示t时刻像素点Pj与候选模型匹配的总次数；表示t时刻像素点Pj连续未与候选模型匹配的次数；μ),表示t时刻今,的算数平均值。初始化时，为视频图像I(x，y)开辟m*n*s个模型所需的内存空间，其中s = {s|s^r,s e N*}0所开辟内存空间的大小取决于计算机的内存存储能力和处理能力。其中，m*n表示图像的大小，s表示图像中每个像素点被允许分配到的模型个数的平均值。为每个像素点设置一个初始模型，对于像素点Pj，初始化模型的参数定义为Ij = l^\to =Cj^l=IU-=O(1)/^i。表示所述像素点ρ」在初始时刻、的第1个候选模型的算术平均值，Cj表示所述像素当前的灰度值；勾;。表示在初始时刻、所述像素点Pj与第1个候选模型Z1rt匹配的总次数；勾；表示在初始时刻、所述像素点Pj连续未与第1个候选模型Z1rt匹配的次数。在上述步骤103模型匹配的过程中，根据场景的变化，每个像素点的模型个数和参数都是不断学习和更新的，即对于I (X，y)上的每一个像素点Pp与预先生成的像素点Pj 的模型集合中的候选模型进行匹配，根据匹配结果动态调整像素点Pj的模型集合中的候选模型个数及更新模型参数。具体地，可以将像素点Pj的模型集合Lj,t中的候选模型Ai按勾;；(i = 1，…Ij)的大小进行排序，逐一将像素点Pj与候选模型&,去匹配，若满足以下公式(2)，则表明像素点 Pj与候选模型Ai匹配，即巧e ，否则，表明像素点Pj与候选模型4,不匹配，即巧^ 。
权利要求
1.一种前景检测方法，其特征在于，包括 获取视频图像帧；依次提取所述图像帧中各像素点Pj ；将所述像素点Pj与预先生成的所述像素点Pj的模型集合中的候选模型进行匹配，根据匹配结果动态调整所述像素点P」的模型集合中的候选模型个数及更新模型参数，并确定所述像素点P」的背景模型B ；如果所述像素点Pj与所述背景模型B中的所有模型都不匹配，并且所述像素点Pj与背景模型集合成w中的所有模型都不匹配，所述背景模型集合拔^包括所述像素点Pj的周围邻域观察窗口内除所述像素点P」之外的所有像素点的背景模型，则确定所述像素点P」为前景点。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括为每个像素点P」设置一个初始模型，并将所述初始模型作为候选模型加入到所述像素点h的模型集合中。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述为每个像素点ρ」设置一个初始模型包括设置初始化模型的参数为=Ij = 1，/^。=S =1^I =O，其中 Ij表示所述像素点P」的候选模型个数；/4，,。表示所述像素点Pj在初始时刻、的第1个候选模型的算术平均值，Cj表示所述像素点P」当前的灰度值；勾；。表示在初始时刻t。所述像素点Pj与第1个候选模型Z1rt匹配的总次数； 勾；表示在初始时刻t。所述像素点Pj连续未与第1个候选模型Ζ、。匹配的次数。
4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据匹配结果动态调整所述像素点P」的模型集合中候选模型个数及更新模型参数，并确定所述像素点P」的背景模型B 包括在所述像素点P」与所述模型集合中的一个候选模型匹配完成后，对应更新所述候选模型的参数；如果所述像素点Pj与一个候选模型匹配失败，并且该候选模型已经过期，则从所述模型集合中删除所述候选模型；如果所述像素点P」与一个候选模型匹配成功，并且匹配成功的次数达到设定次数，则将该候选模型添加到所述像素点P」的背景模型B中；在所述像素点Pj与所述模型集合中的所有候选模型匹配完成后，如果所述像素点Pj与所有候选模型匹配失败，则增加或替换所述模型集合中的候选模型。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对应更新所述候选模型的参数包括 所述候选模型在t+Ι时刻的均值按下述公式更新—-(μ\ Xft +C1),else其中《， +1表示在t+1时刻所述像素点P」第i个候选模型的算术平均值；表示在t时刻所述像素点ρ」第i个候选模型的算术平均值，Cj表示所述像素当前时刻的灰度值；Z=表示在t时刻所述像素点Pj与第i个候选模型匹配的总次数； 表示在t+Ι时刻所述像素点Pj与第i个候选模型匹配的总次数；ζ为预设的每个候选模型的最大匹配次数。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述增加或替换所述模型集合中的候选模型包括确定当前时刻所述模型集合中的候选模型个数是否小于每个像素点允许的最大模型个数，并且所述像素点Pj及该像素点Pj之外的所有像素点的模型集合中的模型个数之和小于预先为所述视频图像帧中所有像素点设置的模型总个数；如果是，则为所述像素点h增加一个新的候选模型，并将所述新的候选模型加入到所述模型集合中；如果否，则通过一个新的候选模型替换掉所述模型集合中的一个匹配成功次数最少的候选模型。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述为所述像素点ρ」增加一个新的候选模型包括设置新的候选模型的参数为此=C1 4； =1,均，Γ =0 ,其中，、=1广1，其中//&表示在当前时刻t所述像素点P」的第、个候选模型的算术平均值，Cj表示所述像素点P」当前的灰度值；示在当前时刻t所述像素点Pj与第Ij个候选模型匹配的总次数；4;表示在当前时刻t所述像素点Pj连续未与第Ij个候选模型匹配的次数。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过一个新的候选模型替换掉所述模型集合中的一个匹配成功次数最少的候选模型包括将所述模型集合中的一个匹配成功次数最少的候选模型删除；增加一个新的候选模型，所述新的候选模型的参数为= c] 4； = 1,4Γ = 0，其中//&表示在当前时刻t所述像素点P」的第、个候选模型的算术平均值，Cj表示所述像素点P」当前的灰度值；示在当前时刻t所述像素点Pj与第Ij个候选模型匹配的总次数；4;表示在当前时刻t所述像素点Pj连续未与第Ij个候选模型匹配的次数。
9.一种前景检测系统，其特征在于，包括图像获取单元，用于获取视频图像帧；像素点提取单元，用于依次提取所述图像帧中各像素点Pj ；匹配单元，用于将所述像素点Pj与预先生成的所述像素点Pj的模型集合中的候选模型进行匹配；调整确定单元，用于根据所述匹配单元的匹配结果，动态调整所述像素点Pj的模型集合中候选模型个数及更新模型参数，并确定所述像素点P」的背景模型B ；判断单元，用于在所述像素点Pj与所述背景模型B中的所有模型都不匹配，并且所述像素点Pj与背景模型集合拔^中的所有模型都不匹配，所述背景模型集合拔^包括所述像素点P」的周围邻域观察窗口内除所述像素点P」之外的所有像素点的背景模型时，确定所述像素点P」为前景点。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括初始化单元，用于为每个像素点h设置一个初始模型，并将所述初始模型作为候选模型加入到所述像素点P」的模型集合中。
11.如权利要求9或10所述的系统，其特征在于，所述调整确定单元包括参数更新子单元，用于在所述像素点P」与所述模型集合中的一个候选模型匹配完成后，对应更新所述候选模型的参数；调整子单元，用于在所述像素点Pj与一个候选模型匹配失败，并且该候选模型已经过期时，从所述模型集合中删除所述候选模型；背景模型确定子单元，用于在所述像素点P」与一个候选模型匹配成功，并且匹配成功的次数达到设定次数时，将该候选模型添加到所述像素点Pj的背景模型B中；所述调整子单元，还用于在所述像素点P」与所述模型集合中的所有候选模型匹配完成后，所述像素点P」与所有候选模型匹配失败，增加或替换所述模型集合中的候选模型。
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述调整子单元，具体用于按以下方式增加或替换所述模型集合中的候选模型如果当前时刻所述模型集合中的候选模型个数小于每个像素点允许的最大模型个数， 并且所述像素点Pj及该像素点Pj之外的所有像素点的模型集合中的模型个数之和小于预先为所述视频图像帧中所有像素点设置的模型总个数，则为所述像素点P」增加一个新的候选模型，并将所述新的候选模型加入到所述模型集合中；如果当前时刻所述模型集合中的候选模型个数大于或等于每个像素点允许的最大模型个数，并且所述像素点Pj及该像素点Pj之外的所有像素点的模型集合中的模型个数之和大于或等于预先为所述视频图像帧中所有像素点设置的模型总个数，则通过一个新的候选模型替换掉所述模型集合中的一个匹配成功次数最少的候选模型。
全文摘要
本发明涉及视频监控技术领域，公开了一种前景检测方法及系统，该方法包括获取视频图像帧；依次提取所述图像帧中各像素点pj；将所述像素点pj与预先生成的所述像素点pj的模型集合中的候选模型进行匹配，根据匹配结果动态调整所述像素点pj的模型集合中的候选模型个数及更新模型参数，并确定所述像素点pj的背景模型B；如果所述像素点pj与所述背景模型B中的所有模型都不匹配，并且所述像素点pj与背景模型集合中的所有模型都不匹配，则确定所述像素点pj为前景点。利用本发明，可以在图像像素模型总个数固定的情况下，自适应地调整每个像素点的模型个数，提高检测准确性。
文档编号H04N7/18GK102222340SQ20111018111
公开日2011年10月19日 申请日期2011年6月30日 优先权日2011年6月30日
发明者刘威, 孙丽, 李琦, 袁淮 申请人:东软集团股份有限公司