一种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法
【专利摘要】本发明公开一种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法。它包括：为每一个点建立一个码本并在码本中建立若干码字；读入新的一帧图像后，每一点的像素与它的对应码本中的码字进行分层匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则该点为背景，否则，为前景；码字模型里引入平均亮度，并依据平均亮度对低亮度和高亮度区域分别采取不同的匹配计算方式。本发明同时提高了Codebook运动目标检测方法的准确度和速度，并解决了Codebook运动目标检测方法的低亮度区域误检问题。
【专利说明】—种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种智能视频监控技术，尤其涉及一种运动目标检测方法。
【背景技术】
[0002]现在公共安全越来越受关注，视频监控作为一种维护公共安全的有效工具得到了广泛的应用。智能视频监控技术由于可以变被动监控为主动识别，将人从大量冗余信息中解脱出来而成为当今的一大研究热点。运动目标检测是实现智能视频监控的第一步。
[0003]运动目标检测大体有三种方法:帧间差分法、光流法、背景差分法。帧间差分法简单易于实现，但是对缓慢运动的物体不敏感，并且易出现变形；光流法计算复杂，不适合运动目标的实时检测；背景差分法由于其适中的计算复杂度和较高的检测准确度是实际中运用最多的运动目标检测算法。典型背景差分法有:核密度估计法、混合高斯背景建模和Codebook等。核密度估计法计算复杂度太大,混合高斯模型有前景光圈问题。Codebook内存利用率高、运算速度快、具有较强的鲁棒性，是目前最为先进的运动目标检测方法之一。但是该方法仍然存在以下缺陷:
[0004]1.运动目标检测在视频序列的低亮度区域存在误检问题。
[0005]2.对于运动目标检测的准确度和速度仍然有同时进一步提升的空间。
【发明内容】
[0006]为解决Codebook低亮度区域误检问题，并从准确度和速度两方面提高运动目标检测性能，本发明提供一种基于分层匹配的五元组Codebook运动目标检测方法。它具有准确度更高、速度更快等优点，并解决了 Codebook方法的低亮度区域误检问题。
[0007]为实现上述目的，本发明采用如下技术方案:
[0008]一种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法，包括如下步骤:
[0009](I)为视频图像序列的每一个像素建立一个码本；
[0010](2)用一段视频序列训练码本，即对每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则用当前像素更新该匹配的码字；如果像素与码本中所有的码字均不匹配，则建立一个新的码字；
[0011](3)用训练好的码本进行前景检测，即每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则判断该点为背景点；如果像素与码本中的所有码字均不匹配，则判断该点为前景点；
[0012]其特征在于:步骤(I)中建立的码本C中包含L个码字C= {Ci|l^i^L},Hi个码字Ci由RGB向量Vi = (Ri, Gi, Bi)和五元组aiDq =〈1” f” λ 〃 Pi, qi>两部分组成，其中五元组中各元素的含义为Ji，平均亮度A，码字被访问的频数；λ i，最大不重复访问时间间隔；Pi，码字第一次被访问时间&，码字最后一次被访问时间；
[0013]并且，在步骤(2)和(3)中进行像素与码字的匹配计算时，匹配条件包括颜色扭曲度匹配和亮度匹配，匹配范围由参数颜色扭曲度匹配阈值ε。和亮度匹配上下界Ihi和I1ot确定，对于高亮度和低亮度区域分别采取不同的匹配计算方式，即ε。、Ihi和I1ot的计算公式如下:
【权利要求】
1.一种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法，包括如下步骤: (1)为视频图像序列的每一个像素建立一个码本； (2)用一段视频序列训练码本，即对每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则用当前像素更新该匹配的码字；如果像素与码本中所有的码字均不匹配，则建立一个新的码字； (3)用训练好的码本进行前景检测，即每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则判断该点为背景点；如果像素与码本中的所有码字均不匹配，则判断该点为前景点； 其特征在于:步骤⑴中建立的码本C中包含L个码字C= Ici 11≤i≤L}，第i个码字Ci由RGB向量Vi = (Ri, Gi, Bi)和五元组aiDq = <11； f” λ i； pi； qj>两部分组成,其中五元组中各元素的含义为Ji，平均亮度A，码字被访问的频数；λ i，最大不重复访问时间间隔；Pi，码字第一次被访问时间；Qi，码字最后一次被访问时间； 并且，在步骤(2)和(3)中进行像素与码字的匹配计算时，匹配条件包括颜色扭曲度匹配和亮度匹配，匹配范围由参数颜色扭曲度匹配阈值ε。和亮度匹配上下界Ihi和Ilw确定，对于高亮度和低亮度区域分别采取不同的匹配计算方式，即ε。、Ihi和Ilw的计算公式如下:
其中，ε是用于判断当前像素的亮度是否是低亮度的阈值；—J1.是第i个码字中五元组中的平均亮度；X是用于计算颜色扭曲度匹配阈值的一个变量，取值在O到I之间；ε c0是在低亮度区域颜色扭曲度匹配阈值所取的定值；Θ是用于计算亮度匹配上下界的一个变量，取值在O到I之间；β是在高亮度区域亮度匹配上界与平均亮度的比值，其值等于1+Θ ; 是在低亮度区域亮度匹配范围的一半，共同保证在低亮度区域匹配范围不会太小，防止低亮度区域误检的出现；α是在高亮度区域亮度匹配下界与平均亮度的比值，其值等于1- Θ。以上三个公式可以合并成如下公式:
其中，A =+式中的U(X)是单位阶跃函数。
【文档编号】G06T7/00GK104134218SQ201410366757
【公开日】2014年11月5日 申请日期:2014年7月29日 优先权日:2014年7月29日
【发明者】孙建德, 赵晓梅, 张元元, 李静 申请人:山东大学