[发明专利]一种基于改进双层码本模型的运动目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于改进双层码本模型的运动目标检测方法。

背景技术

运动目标检测是视频分析的第一步，其基本任务是从视频序列图像中将变化区域提取出来，作为后续处理的对象，这样就极大地减少了计算量。在计算机视觉领域，运动目标检测是一项关键技术，检测的效果将智能分析的后续处理产生重要影响。然而，在现实环境中，会存在太阳光线的变化，雨雪天气带来的背景干扰，摄像头的抖动等复杂因素，目标检测算法如何快速、准确地检测出运动目标，并且能适应背景局部或全局的变化成为一个难题。

针对场景的复杂情况，国内外学者已经做了大量研究，提出了一系列行之有效的算法。现有的运动目标检测算法主要有：(1)基于边缘特征的目标检测方法，虽然具有一定的鲁棒性，对光线变化情况也能很好的处理，但不能提取到完整的前景目标，不适合后续的跟踪识别研究；(2)基于光流场的目标检测方法，虽然能很好地处理噪声、阴影、遮挡等情况，并适用于摄像机运动的情况，但计算复杂、耗时，难以实现实时检测；(3)基于帧间差分的目标检测方法，计算简单，实时性强。对动态环境具有较强的自适应性，对环境光线变化不大的情况，有一定的效果。但容易产生“空洞”“拖尾”现象。(4)基于背景减除的目标检测方法，检测效果好，只需简单地把当前帧和背景帧进行做差，就可以得到运动目标。该方法的关键是背景模型的建立和更新。国内外学者也已经提出了很多背景模型建立的方法。平均背景法是利用一定量的样本帧进行平均建立的背景模型，该方法具有计算简单，实时性好的优点，但不能处理关系变化和背景存在扰动的情况。基于统计背景建模的方法，可以解决背景复杂的情况，参数统计中的高斯背景建模法是一个优秀的算法，可处理光线渐变，背景单元的重复运动，目标的缓慢运动，前景背景的相互转换等复杂情况，但是该算法存在学习时间长，计算量大，无法消除阴影等缺点。而非参数统计中的核密度估计法也存在计算量的特点，无法满足实际需求。

由于现有的背景建模方法在背景更新、背景扰动、算法时间复杂度等方面存在许多不足，因此，寻求一种更有效的运动目标检测算法具有重要意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种基于改进双层码本模型的运动目标检测方法，以减少现有运动目标检测算法实时性不强，不能处理背景扰动和背景更新效果差的弊端。

为实现上述发明目的，本发明构建一种改进的双层码本模型，包括主码本和辅助码本，所述主码本代表背景模型，用于前景检测，所述辅助码本，用于背景更新；

所述主码本，用于：判断当前像素点是属于前景像素点还是背景像素点，在训练阶段中，为每一个像素点创建一个由多个码字组成的码本模型，当样本点在码本中找到匹配的码字，则对码字进行更新；否则，在该码本中创建新的码字；所有像素点的码本构成主码本，形成背景模型；在检测阶段，如果当前输入的像素点在主码本找到了匹配的码字，则该像素点为背景点；否则，该像素点为前景点。

所述辅助码本，用于：更新主码本，在检测阶段，若像素点被检测为前景点，则把该像素点加入辅助码本。每隔一段时间，将符合条件的码字转移到主码本，更新主码本。

本发明还提供一种码本精炼的准则，包括：在主码本建立之后，通过判断主码本中码字被匹配的次数f_i是否大于一定阈值fT₁，并且未被匹配成功的最长时间间隔λ_i是否小于一定阈值λT₁，若该规则满足，则将码字保留；否则，从码本中删除该码本，实现对主码本的精炼。每次利用辅助码本更新主码本之前，也利用此准则对辅助码本进行精炼。

本发明还提供一种码字转移的准则，包括：在检测阶段，每隔一段设定时间才进行背景更新，通过判断辅助码本中码字被匹配的次数f_i是否大于一定阈值fT₂，并且未被匹配成功的最长时间间隔λ_i是否小于一定阈值λT₂，若该规则满足，则将辅助码本的码字转移到主码本，实现背景的更新。

由上述方案可以看出，本发明中主码本先在训练阶段由像素点的统计信息进行构建，再利用精炼准则进行码本精炼，保证训练阶段既是有运动目标，也不会对模型造成干扰。在检测阶段，利用主码本进行运动目标检测，同时利用辅助码本进行更新，解决实际场景中存在的前景转化为背景的情况。计算量小，易于实现。

附图说明