[发明专利]基于像素序列形态的适应性背景重构方法有效
| 申请号: | 201110072332.7 | 申请日: | 2011-03-24 |
| 公开(公告)号: | CN102136148A | 公开(公告)日: | 2011-07-27 |
| 发明(设计)人: | 余春艳;吴立峤;李建明 | 申请(专利权)人: | 福州大学 |
| 主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20 |
| 代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人: | 蔡学俊 |
| 地址: | 350108 福建省福州市*** | 国省代码: | 福建;35 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 像素 序列 形态 适应性 背景 方法 | ||
1.一种基于像素序列形态的适应性背景重构方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)从待处理的视频中抽取一组连续的图像序列(I0,I1,I2,…,In),Ii(x,y)表示第Ii帧图像中像素点(x,y)的像素值,像素(x,y)对应一个长度为n+1的像素值序列P(x,y)={ I0(x,y), I1(x,y),…,In(x,y)};
(2)根据选定的图像序列,计算像素(x,y)在所述图像序列(I0,I1,I2,…,In)中的形态序列M(x,y),所述M(x,y)定义为:
M(x,y)={mi(x,y), 1≤i<n}
其中:mi(x,y)表示像素(x,y)在i时刻下的邻近变化形态,其定义为:
其中,△i(x,y)表示像素(x,y)的像素值在i时刻下相较于前一邻近时刻的变化值,其计算公式为:△i(x,y)=Ii(x,y)-Ii-1(x,y) (1≤i≤n);e为判断像素值是否发生剧烈变化的阈值;括号表示对该括号中的值向下取整;
(3)判断像素(x,y)的形态序列特征:若对于任一满足() ,则判断像素(x,y)具有平缓形态;若存在一个极大值k(1<k≤n/2),使得对于所有,满足,则判断像素(x,y)具有周期形态;若形态序列M(x,y)满足以下A和B两个条件:
A、存在i(),使得();
B、对于任何一个k(1<k≤n/2),总能找到一个i(),使得
则判断像素(x,y)具有混沌形态;
(4)根据步骤(3)得到的形态特征选用相应的背景提取策略提取背景像素值:若像素(x,y)具有平缓形态,则采用平缓形态背景提取策略;若像素(x,y)具有混沌形态,则采用混沌形态背景提取策略;若像素(x,y)具有周期形态,则采用周期形态背景提取策略;
(5)进行像素序列形态自适应背景更新:
定义t时刻下像素(x,y)像素值与背景像素值的差值distI,BF(x,y,t),其表达式为:
distI,BF(x,y,t)=|It(x,y)-BF(x,y)|
其中,BF(x,y)表示像素点(x,y)背景像素值,It(x,y)表示t时刻下像素(x,y)的像素值;
计算像素(x,y)从t-2时刻至t-1时刻、从t-1时刻至t时刻相邻两帧像素值的差值,分别记为△t-1(x,y)、△t+1(x,y);
若同时满足distI,BF(x,y,t-1)<e、distI,BF(x,y,t-2)<e、|△t-2(x,y)|<e和|△t-1(x,y)|<e,采用渐进性背景更新策略进行背景更新;
若distI,BF(x,y,t-1)<e、distI,BF(x,y,t-2)<e、|△t-2(x,y)|<e和|△t-1(x,y)|<e,则进一步考察突变后像素值序列形态变化以确定是否发生背景突变,若突变后的像素值序列形态仍呈现剧烈变化,无需背景更新,若突变后的像素值序列形态呈现平缓态势,则判定该背景像素发生了背景突变,此时采用突变性背景更新策略进行背景更新。
2.根据权利要求1所述的基于像素序列形态的适应性背景重构方法,其特征在于:所述平缓形态背景提取策略按以下步骤进行:将所述平缓形态分为单调平缓形态和松散平缓形态,若像素点(x,y)满足或(),则为单调平缓形态,直接选取时间轴上最新的像素值In(x,y)作为背景像素值;若像素点(x,y)满足且(),则为松散平缓形态,计算像素值序列P(x,y)的均值作为背景像素值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福州大学,未经福州大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201110072332.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:电生理信号的电容测量中对运动伪影的补偿
- 下一篇:人造鸡蛋快速检测试剂盒





