[发明专利]一种运动目标检测过程中的视频信号预处理方法

权利要求书

1.一种运动目标检测过程中的视频信号预处理方法，其特征在于定义由视频捕获设备获取的视频中的第1帧图像为背景图像，定义由视频捕获设备获取的视频中的第2帧图像为当前图像；首先利用两个不同的梯度算子分别计算当前图像中的每个像素点仅在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值，根据每个像素点仅在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值计算每个像素点同时在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值，对求取的每个像素点的三个梯度值的平方值进行高斯平滑处理，利用三个平滑处理后的梯度值的平方值定义每个像素点的角点评价值；然后将当前图像中的各个像素点的角点评价值与设定的角点阈值进行比较，获取所有疑似角点；根据各疑似角点的坐标位置之间的距离对所有疑似角点进行聚类运算，然后采用邻域角点评价值最大选择策略对聚类运算后的所有疑似角点进行操作，获取所有最佳角点；再设定一个从背景图像中的每个像素点的坐标位置映射到当前图像中的每个像素点的坐标位置的偏移量集，在偏移量集中的每个偏移量下，根据各个最佳角点的坐标位置和偏移量计算新的坐标位置，根据新的坐标位置在背景图像上取该新的坐标位置相应的像素的像素值，计算各个最佳角点的像素值与各新的坐标位置在背景图像上取该新的坐标位置相应的像素的像素值的差分值，通过将各个差分值与差分阈值进行比较，确定各个最佳角点是否匹配成功，根据所有匹配成功的最佳角点定义支持度，通过将支持度与设定的支持度阈值进行比较，确定是否计算角点匹配效果值并保存角点匹配效果值；在获得所有角点匹配效果值后从所有已保存的角点匹配效果值中获取值最小的角点匹配效果值，然后将该角点匹配效果值是与设定的角点匹配阈值进行比较，确定该角点匹配效果值对应的偏移量是否为最佳偏移量，当该角点匹配效果值对应的偏移量为最佳偏移量时，利用该最佳偏移量对背景图像进行整体平移操作，获取用作背景建模的输入图像的最佳背景图像，当该角点匹配效果值对应的偏移量为非最佳偏移量时，将视频中的下一帧图像作为当前图像，并重复上述过程。

2.根据权利要求1所述的一种运动目标检测过程中的视频信号预处理方法，其特征在于包括以下具体步骤：

A.定义由视频捕获设备获取的视频中的第1帧图像为背景图像，定义由视频捕获设备获取的视频中的第2帧图像为当前图像；

B.首先利用梯度算子对当前图像中的每个像素点的像素值仅在X坐标方向进行加权求和运算，得到当前图像中的每个像素点仅在X坐标方向的梯度值，利用梯度算子对当前图像中的每个像素点的像素值仅在Y坐标方向进行加权求和运算，得到当前图像中的每个像素点仅在Y坐标方向的梯度值，利用当前图像中的每个像素点仅在X坐标方向和仅在Y坐标方向的梯度值计算每个像素点同时在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值，对于当前图像中坐标为(i，j)的像素点，记该像素点仅在X坐标方向的梯度值为I_X(i，j)，记该像素点仅在Y坐标方向的梯度值为I_Y(i，j)，记该像素点同时在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值为I_XY(i，j)，I_X(i，j)＝I(i+1，j-1)+I(i+1，j)+I(i+1，j+1)-I(i-1，j-1)-I(i-1，j)-I(i-1，j+1)，I_Y(i，j)＝I(i-1，j+1)+I(i，j+1)+I(i+1，j+1)-I(i-1，j-1)-I(i，j-1)-I(i+1，j-1)，I_XY(i，j)＝I_X(i，j)×I_Y(i，j)，其中，I(i+1，j-1)表示当前图像中坐标为(i+1，j-1)的像素点的像素值，I(i+1，j)表示当前图像中坐标为(i+1，j)的像素点的像素值，I(i+1，j+1)表示当前图像中坐标为(i+1，j+1)的像素点的像素值，I(i-1，j-1)表示当前图像中坐标为(i-1，j-1)的像素点的像素值，I(i-1，j)表示当前图像中坐标为(i-1，j)的像素点的像素值，I(i-1，j+1)表示当前图像中坐标为(i-1，j+1)的像素点的像素值，I(i，j+1)表示当前图像中坐标为(i，j+1)的像素点的像素值，I(i，j-1)表示当前图像中坐标为(i，j-1)的像素点的像素值；然后分别计算当前图像中的每个像素点仅在X坐标方向、仅在Y坐标方向及同时在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值的平方值，并对每个像素点仅在X坐标方向、仅在Y坐标方向及同时在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值的平方值进行高斯平滑处理，对于当前图像中坐标为(i，j)的像素点，计算该像素点仅在X坐标方向的梯度值的平方值该像素点仅在Y坐标方向的梯度值的平方值及该像素点同时在X坐标方向和Y坐标方向的梯度值的平方值采用高斯模板对和进行高斯平滑处理，记经平滑处理后的值为记经平滑处理后的值为记经平滑处理后的值为定义当前图像中的每个像素点的角点评价值，对于当前图像中坐标为(i，j)的像素点，记该像素点的角点评价值为Corr(i，j)，其中，m为修正值，0＜m＜1；

C.判断当前图像中的各个像素点的角点评价值是否大于设定的角点阈值T_c，获取所有疑似角点，对于当前图像中坐标为(i，j)的像素点，如果该像素点的角点评价值Corr(i，j)大于设定的角点阈值T_c，则定义该像素点为疑似角点，否则，滤除该像素点；

D.根据各疑似角点的坐标位置之间的距离对所有疑似角点进行聚类运算，然后采用邻域角点评价值最大选择策略对聚类运算后的所有疑似角点进行操作，获取所有最佳角点；

E.设定一个从背景图像中的每个像素点的坐标位置映射到当前图像中的每个像素点的坐标位置的偏移量集，从偏移量集中取第1个偏移量作为当前偏移量，记当前偏移量为(Δp，Δq)，定义所有最佳角点中坐标为(p，q)的最佳角点为当前最佳角点，在当前图像中取当前最佳角点的像素值，记当前最佳角点的像素值为Curr(p，q)，然后根据当前最佳角点的坐标位置和当前偏移量计算新的坐标位置，根据新的坐标位置在背景图像上取该新的坐标位置相应的像素的像素值，记该新的坐标位置相应的像素的像素值为back(p+Δp，q+Δq)，计算Curr(p，q)和back(p+Δp，q+Δq)的差分值，判断该差分值的绝对值是否小于差分阈值T_d，如果小于差分阈值T_d，则表示当前最佳角点匹配成功，同时保存该差分值，否则，表示当前最佳角点未匹配成功，不保存该差分值；采用当前最佳角点相同的匹配方法获取所有匹配成功的最佳角点，统计当前偏移量下所有匹配成功的最佳角点，记当前偏移量下所有匹配成功的最佳角点的个数为NUM_match；定义当前偏移量下所有匹配成功的最佳角点的个数NUM_match与所有最佳角点的个数的比值为支持度，判断支持度是否大于设定的支持度阈值T_sup port，如果大于设定的的支持度阈值T_sup port，则根据保存的当前偏移量下所有差分值和当前偏移量下所有匹配成功的最佳角点的个数NUM_match，计算角点匹配效果值Rr，保存该角点匹配效果值Rr，否则，不计算角点匹配效果值Rr；

F.从偏移量集中取下一个偏移量作为当前偏移量，重复步骤D直至偏移量集中的所有偏移量使用完，获取所有角点匹配效果值Rr；

G.从所有已保存的角点匹配效果值Rr中获取值最小的角点匹配效果值Rr，判断该角点匹配效果值Rr是否小于设定的角点匹配阈值T_match，如果是，则定义该角点匹配效果值Rr对应的偏移量为最佳偏移量，并继续执行，否则，将视频中的下一帧图像作为当前图像，并返回执行步骤B；

H.利用最佳偏移量对背景图像进行整体平移操作，获取用作背景建模的输入图像的最佳背景图像。