本发明涉及数据处理领域，尤其是一种视频背景提取方法及运动图像检测方法。
背景技术：
当今时代，随着信息技术的飞速发展，多媒体信息已经成为人们获得信息的最主要载体，而多媒体技术也得到快速发展。视频图像的背景提取算法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，也是计算机视觉和多媒体应用中的一个关键的技术。至今国内外已经提出不少背景检测方法，常用的背景提取方法一共有三类：手动获得、统计方法、利用背景更新算法获得背景图像。手动获得的方法需要在观察到没有前景物体时用相机拍摄，对人力和物力的需求多，而且在很多情况下很难实现。统计方法是用灰度的均值作为背景图像的灰度，这种方法获得的背景图像不具有自适应的调节作用。利用背景更新算法提取背景图像的过程中背景是不断更新的，因此具有自适应的调节作用。现在的主流的背景更新算法在进行比较更新的过程中更新的对象都是整幅图像，算法中先求出每个像素灰度变化值，然后与阈值进行比较，灰度变化值小于阈值的像素进行更新，反之不更新。在用这些方法提取背景图像时，需要大量的寄存器开销，影响提取速度，不适合硬件电路的实现。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种视频背景提取方法及运动图像检测方法，以解决硬件开销过大，不适合硬件电路实现视频数据中背景图像的提取的问题。
为了达到上述目的，本发明提供了一种视频背景提取方法，用于提取一视频数据中预定区域的背景，包括：
设置有M个背景层，所述M个背景层中像素的个数与所述视频数据中每一帧图像预定区域的像素个数相等；
将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域各个像素的像素值与M个背景层中各个像素的像素值进行匹配，以获得所述第N帧图像中预定区域中各个像素的背景层的像素值，从而获得所述第N帧图像中预定区域的背景图像；
重复上述步骤以获得第N+1帧图像中预定区域中所有像素的背景层的像素值，直至获取所述视频数据的所有帧图像预定区域的背景层的像素值；
其中，M为大于等于2的整数，N为正整数。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域各个像素的像素值与M个背景层中各个像素的像素值进行匹配，以获得所述第N帧图像中预定区域中各个像素的背景层的像素值，从而获得所述第N帧图像中预定区域的背景图像的步骤包括：
将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配，当匹配成功时，所述第L个背景层的第i个像素的生命计数值加1，同时，第P个背景层的第i个像素的生命计数值减1，其中，P＝L+1，…，M；否则，所述第L个背景层的第i个像素的生命计数值减1，并将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L+1个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配，直至将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第M个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配；
当所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第M个背景层中的第i个像素的像素值匹配成功时，所述第M背景层的第i个像素的生命计数值加1；否则，将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值赋值为所述第M个背景层中的第i个像素的像素值，并将所述第M个背景层中的第i个像素的生命计数值设置为一预定生命计数值；
根据M个背景层中第i个像素的生命计数值进行排序，将生命计数值最大的背景层中第i个像素的像素值作为所述视频数据中的第N帧图像中预定区域第i个像素的背景层的像素值，并重复上述步骤以获得所述预定区域中第i+1个像素的背景层的像素值，进而获得所述第N帧图像中预定区域中所有像素的背景层的像素值；
其中，M为大于等于2的整数，N、i、L、P均为正整数，且L＝1，…，M；
重复上述步骤，直至对所述第N帧图像中预定区域的最后一个像素进行匹配判断。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，当所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值之差的绝对值小于一预定像素差值，则，所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值匹配成功。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配时，当所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与所述第L个背景层中以第i个像素为中心的一模板区域中的任意一像素的像素值之差的绝对值小于一预定像素差值，则，所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值匹配成功。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，所述模板区域中像素的个数为R*S，其中R、S均为大于等于3的奇数。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，所述模板区域中像素的个数为R*S，其中R、S均为大于等于3的偶数，所述第i个像素为所述模板区域的中心四个像素之一。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，设置有一最大生命计数值和一最小生命计数值，当任意一个背景层中的任意一个像素的生命计数值达到所述最大生命计数值时，则不再加1，保持为所述最大生命计数值；当任意一个背景层中的任意一个像素的生命计数值为所述最小生命计数值时，则不再减1，保持为所述最小生命计数值。
优选的，在上述的视频背景提取方法中，所述最大生命计数值为大于3的正整数，所述最小生命计数值为0。
本发明还提供了一种运动图像检测方法，用于获取一视频数据中预定区域的运动前景，包括：
采用如上所述的视频背景提取方法获取所述视频数据中第N帧图像预定区域的背景层；
所述第N帧图像预定区域像素的像素值与所述第N帧图像的背景层的像素值不匹配的区域中，所述第N帧图像预定区域像素的像素值即为所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值；
重复上述步骤直至获取所述视频数据中所有帧图像预定区域的运动前景，其中，N为正整数。
优选的，在上述的运动图像检测方法中，在获取所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值后，消除背景噪声后的预定区域的运动前景的像素值的影响，将去噪后的预定区域的运动前景的像素值作为第N帧图像预定区域的运动前景的像素值。
在本发明提供的视频背景提取方法及运动图像检测方法中，将一视频数据中的任意一帧图像中预定区域各个像素的像素值与M个背景层中各个像素的像素值进行匹配，以获得所述任意一帧图像中预定区域中各个像素的背景层的像素值，从而获得所述任意一帧图像中预定区域的背景图像，重复上述步骤即可获得所述视频数据中所有帧图像中预定区域的背景图像。采用上述方法，匹配判断简单，降低了硬件和内存消耗，以适合通过硬件电路来实现对视频数据中预定区域的背景图像的提取。
附图说明
图1为本发明实施例中视频背景提取方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
本发明实施例提供了一种视频背景提取方法，用于提取一视频数据中的背景图像。所述视频背景提取方法中包括：设置有M个背景层，所述M个背景层中像素的个数与所述视频数据中每一帧图像预定区域的像素个数相等，其中，M为大于等于2的正整数。然后将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域各个像素的像素值与M个背景层中各个像素的像素值进行匹配，以获得所述第N帧图像中预定区域各个像素的背景层的像素值，从而获得所述第N帧图像中预定区域的背景图像，N为正整数。所述预定区域可以是所述视频数据中的一帧完整的图像，也可以是所述视频数据中一帧图像中的一部分。当然，在本发明的其他实施例中，当所述预定区域为所述视频数据中的一帧完整的图像时，在需要提前所述视频数据中的一帧图像中的一部分的背景图像时，还可以将所述视频数据中所述预定区域以外的像素的像素值设定为一预定值，然后再采用上述方法提取所述视频数据中各帧图像的背景层。
如图1所示，图1为本发明实施例中视频背景提取方法的流程图。具体的，包括以下步骤：
步骤S11：将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配，其中，P＝L+1，…，M，i为正整数。
步骤S12：当匹配成功时，所述第L个背景层的第i个像素的生命计数值加1，同时，第P个背景层的第i个像素的生命计数值减1，其中，P＝L+1，…，M。然后执行步骤S15。
步骤S13：如果匹配失败，则，所述第L个背景层的第i个像素的生命计数值减1，并将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L+1个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配，直至将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第M个背景层中的第i个像素的像素值进行匹配。M为大于等于2的整数，N、i、L、P均为正整数，且L＝1，…，M。当所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第M个背景层中的第i个像素的像素值匹配成功时，所述第M背景层的第i个像素的生命计数值加1。然后执行步骤S15。
步骤S14：当所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第M个背景层中的第i个像素的像素值匹配失败时，将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值赋值为所述第M个背景层中的第i个像素的像素值，并将所述第M个背景层中的第i个像素的生命计数值设置为一预定生命计数值。
步骤S15：根据M个背景层中第i个像素的生命计数值进行排序，将生命计数值最大的背景层中第i个像素的像素值作为第N帧图像中预定区域的第i个像素的背景层的像素值，并重复上述步骤以获得第N帧图像中预定区域的第i+1个像素的背景层的像素值，进而获得所述第N帧图像中预定区域所有像素的背景层的像素值。
其中，设置有一最大生命计数值和一最小生命计数值，当任意一个背景层中的任意一个像素的生命计数值达到所述最大生命计数值时，则不再加1，保持为所述最大生命计数值；当任意一个背景层中的任意一个像素的生命计数值为所述最小生命计数值时，则不再减1，保持为所述最小生命计数值。且所述最大生命计数值为大于3的正整数，所述最小生命计数值为0。在本实施例中，所述最大生命计数值为32，所述最小生命计数值为0。
重复上述步骤S11至步骤S15直至将所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的所有像素的像素值与第M个背景层中的所有像素的像素值进行匹配。
具体而言，在匹配的过程中，计算所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值的差值，当该差值的绝对值小于一预定像素差值时，则，所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值匹配成功。
进一步的，为了防止获得的所述第N帧图像的背景图像中发生抖动，可以将所述第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与与所述第L个背景层中以第i个像素为中心的一模板区域中的任意一像素的像素值进行匹配。具体的，计算所述第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与与所述第L个背景层中以第i个像素为中心的一模板区域中的各个像素的像素值之差，只要所述模板区域中有一个像素的像素值与所述第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值之差的绝对值小于所述预定像素差值，则表明所述视频数据中的第N帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与第L个背景层中的第i个像素的像素值匹配成功。
所述模板区域中像素的个数为R*S，其中R、S均为大于等于3的奇数。所述第i个像素位于所述模板区域的中心。
进一步举例，假定所述M取值为3，即有3个背景层，分别为第一个背景层、第二个背景层以及第三个背景层。对于所述视频数据中的第一帧图像，首先将其与第一个背景层进行匹配，第一个背景层、第二个背景层以及第三个背景层中各个像素的像素值为0，各个像素的生命计数值为0。
此时，所述第一帧图像中各个像素与所述第一个背景层、第二个背景层和第三个背景均匹配不成功，则将所述第一帧数据中预定区域的各个像素的像素值赋值给所述第三个背景层中各个像素，同时，将所述第三个背景层中各个像素的生命计数值设置为所述预定生命计数值。所述预定生命计数值为大于1的正整数。在本发明实施例中，所述预定生命计数值设置为2。当然，在本发明的其他实施例中，所述预定生命计数值还可以设置为其他大于等于2的正整数，例如为3或者4等，在此不再一一列举。
然后，针对所述第一帧图像中预定区域的每一个像素，根据生命计数值分别对第一个背景层、第二个背景层和第三个背景层进行排序，从大到小排序，其中，生命计数值最大的那个背景层即为该像素的背景层。即对于所述第一帧图像中预定区域的每一个像素而言，第三个背景层为其背景层。此时，所述第三个背景层变更为第一个背景层，第一个背景层和第二个背景层依次变更为第二个背景层和第三个背景层。
接下来，处理所述视频数据中的第二帧图像。对于所述第二帧图像中预定区域的第i个像素，当所述第二帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与所述第一个背景层匹配成功时，第一个背景层的第i个像素的生命计数值加1，即为3，第二个背景层和第三个背景层的第i个像素的生命计数值仍然为0。此时根据生命计数值分别对第一个背景层、第二个背景层和第三个背景层按照从大到小进行排序，所述第二帧图像中预定区域第i个像素的背景层仍然为第一个背景层。然后对所述第二帧图像中预定区域的第i+1个像素进行匹配判断，直至所述第二帧图像中预定区域的最后一个像素。
但是，当所述第二帧图像中预定区域的第i个像素的像素值与所述第一个背景层匹配失败时，所述第一个背景层中第i个像素的生命计数值减1，即为1，而此时由于所述第二个背景层和第三个背景层中第i个像素的像素值为0，因此，所述第二帧图像中预定区域的第i个像素与所述第二个背景层和第三个背景层均匹配失败，此时，将所述第二帧图像中预定区域第i个像素的像素值赋值给所述第三个背景层中第i个像素的像素值，同时，将所述第三个背景层中预定区域第i个像素的生命计数值设置为所述预定生命计数值，即为2。至此，所述第一个背景层中第i个像素的生命计数值为1，第二个背景层中第i个像素的生命计数值为0，第三个背景层中第i个像素的生命计数值为2，然后根据生命计数值分别对第一个背景层、第二个背景层和第三个背景层按照从大到小进行排序，即，所述第三个背景层中第i个像素的生命计数值最大，因此，将所述第三个背景层中第i个像素作为所述第二帧图像中预定区域第i个像素的背景层。然后依照对所述第二帧图像中预定区域的第i个像素的匹配判断的方法对所述第二帧图像中预定区域的第i+1个像素进行匹配判断，直至所述第二帧图像中预定区域的最后一个像素，从而可以确定出所述第二帧图像中预定区域每个像素的背景层的像素值，进而可以获得所述第二帧图像中预定区域的背景图像。
本发明实施例还提供了一种运动图像检测方法，用于提取一视频数据中预定区域的运动前景。所述运动图像检测方法包括：对于所述视频数据中的任意一帧图像，例如，第N帧图像，N为正整数，采用上述的视频背景提取方法获取所述第N帧图像预定区域的背景层，然后将所述第N帧图像预定区域像素的像素值与所述第N帧图像的背景层的像素值进行匹配，在二者不匹配的区域中，所述第N帧图像预定区域像素的像素值即为所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值，再对所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值运用形态学滤波进行滤波处理，以消除噪声对所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值的影响，去噪之后的所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值即为所述第N帧图像预定区域的运动前景的像素值，即获取第N帧图像预定区域的运动前景，然后重复上述步骤，以获得所述视频数据中所有帧图像中预定区域的运动前景。
综上，在本发明实施例提供的视频背景提取方法及运动图像检测方法中，将一视频数据中的任意一帧图像中预定区域各个像素的像素值与M个背景层中各个像素的像素值进行匹配，以获得所述任意一帧图像中预定区域各个像素的背景层的像素值，从而获得所述任意一帧图像中预定区域的背景图像，重复上述步骤即可获得所述视频数据中所有帧图像预定区域中的背景图像。采用上述方法，匹配判断简单，降低了硬件和内存消耗，以适合通过硬件电路来实现对视频数据中预定区域的背景图像的提取。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。