专利名称：一种基于边缘模型的前景帧检测方法
技术领域：
本发明涉及机器视觉技术，具体涉及应用于安防监控视频帧序列分析中的前景帧判断。
背景技术：
前景帧检测是检测视频中是否存在运动或缓慢移动或短暂停留的前景目标的技术，目前视频分析过程中，广泛使用的是计算代价较小的帧差法和背景法(参见=Herrero S ,Bescos J. Background Subtraction Techniques Systematic Evaluation and Comparative Analysis[C] //Proceedings of the Ilth International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems.Springer-Verlag. 2009,5807/2009:33-42)。帧差法对噪声比较敏感，不易检测固定区域缓慢移动或者暂时静止的前景目标；而背景法对噪声相对鲁棒，但受光照变化影响大，前景目标检测不易控制，因此，为解决这些问题，近年来基于轮廓邻域信息的算法如Snake模型(参见聂烜， 赵荣椿，沈亚萍.基于Snake技术的运动目标轮廓提取[J].计算机工程.2005，31 (23): 148-150)、水平集(参见龚永义，罗笑南，黄辉等.基于单水平集的多目标轮廓提取[J].计算机学报.2007，30 (001): 120-128)等，尽管用于前景检测结果较好，但计算复杂度高，难以达到实时效果。
发明内容
本发明的目的是克服一般前景检测方法不能适应场景光线变化及前景运动目标的速度缓慢甚至暂时停滞的缺陷，提供一种计算简单、实时的基于边缘模型的前景帧检测方法。本发明的技术方案采用如下步骤(1)采用同一固定摄像位置、同一场景下摄取需要前景帧检测的、分辨率为wxA 的特定检测视频，以伪球边缘检测算子提取序列帧只含有边缘图像的边缘帧；(2)统计所述边缘帧的当前第 帧边缘像素点(力力在帧序列统计时间Γ内的出现概率
权利要求
1.一种基于边缘模型的前景帧检测方法，其特征是采用如下步骤(1)采用同一固定摄像位置、同一场景下摄取需要前景帧检测的、分辨率为 wxA的特定检测视频，以伪球边缘检测算子提取序列帧只含有边缘图像的边缘帧；(2)统计所述边缘帧的当前第t帧边缘像素点(i,j)在帧序列统计时间，内的出现概率
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘模型的前景帧检测方法，其特征是步骤(2)所述的帧序列统计时间〒按以下方法确定1)人工截取特定视频帧序列中包含前景目标短暂滞留且不存在场景光线变化的Π个样本视频段；2)对M个样本视频段分别经瞬时帧差分法求出暂时静止不动的前景目标帧数石作为滞留时间，选择最大的巧作为；3)帧序列统计时间7=广+(5，其中^ = MarJCTi\i = l,-,Mj , δ是与摄像系统相关的修正值。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘模型的前景帧检测方法，其特征是步骤(3)所述的背景边缘像素判定阈值7按以下方法确定1)人工截取特定视频帧序列中不包含前景目标且不存在场景光线变化的1个样本视频段；2)对样本视频段经伪球边缘检测算子提取序列帧的边缘图像，在帧序列统计时间Γ确定的前提下，计算每一帧边缘上的像素点在同一位置出现的概率为i (:，J),当第t帧背景边缘像素总数为Λ取概率最小值
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘模型的前景帧检测方法，其特征是步骤(4)所述的序列帧噪声边缘判断闽值？^按以下方法确定1)人工截取特定视频帧序列中不包含前景的帧数为U的 个样本视频段，对 个样本视频段分别经伪球边缘检测算子提取序列帧的边缘图像，保留非背景的边缘；2)统计每帧的剩下边缘像素点数量，第i帧边缘像素点数量辦S按从小到大排序，获得 υχ 个离散值；3)确定序列帧噪声边缘判断阈值
全文摘要
本发明公开了一种基于边缘模型的前景帧检测方法，用于安防监控视频帧序列分析中的前景帧判断，以伪球边缘检测算子提取序列帧只含有边缘图像的边缘帧；统计边缘帧的边缘像素点在帧序列统计时间内的出现概率，根据当前边缘帧内边缘像素点属性区分的判断条件标记背景属性和前景属性，在前景边缘图像中，若当前帧中相连的边缘点数小于或等于2,则为噪声点而去除；对所剩的前景边缘图像的像素总数小于序列帧噪声边缘判断阈值，判为为背景帧,否则为前景帧；本发明减少了计算代价，有效适应背景光线变化及目标运动缓慢或短暂滞留等情况，为后继的目标运动分析创造有利条件。
文档编号G06T7/20GK102222349SQ20111018541
公开日2011年10月19日 申请日期2011年7月4日 优先权日2011年7月4日
发明者朱伟兴, 李新城, 纪滨 申请人:江苏大学