[发明专利]一种嵌入式目标检测算法

权利要求书

1.一种嵌入式目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获得图片数据，对帧图片进行滤波处理；

S2、建立背景模型；

S3、采集前景帧，对背景模型和前景帧进行隔行隔列的模板匹配，得到背景模型和前景帧的偏移距离L_shif(X′，Y′)；

S4、从背景模型的中间对称截取一图片区域，再通过偏移距离L_shif(X′，Y′)得到前景帧的对应部分图片，并对背景模型和前景帧的这两个图片进行Sobel边缘化、二值化，以及相互模糊比较；

S5、分析比较结果，判断检测目标是否出现或移动，若是则返回S2更新背景，反之则返回步骤S3。

2.如权利要求1所述的嵌入式目标检测算法，其特征在于，在步骤S2中包括：采用均值法建立背景模型，通过对任意N帧图片{K_i|i=1,2,3，…n}的求和平均来得到与当前实际背景相近的初始背景，对于任意一帧图片表述为k_i(x,y)＝A_i(x,y)+Z_i(x,y)，其中A_i(x,y)为第i帧数据中的准确背景图像，Z_i(x,y)为此帧图片中的噪声，对任意N帧图片进行背景建模得：

Ki(x,y)‾=Σi=0NAi(x,y)+Σi=0NZi(x,y)N.]]>

3.如权利要求2所述的嵌入式目标检测算法，其特征在于，N的值取8。

4.如权利要求1所述的嵌入式目标检测算法，其特征在于，在步骤S3中包括：

S301、在背景模型中截取一匹配模板和在前景帧截取一待匹配区；

S302、计算匹配模板的灰度均值，从待匹配区域的(0，0)坐标点开始隔行隔列匹配；

S303、计算匹配子图的灰度均值，在匹配子图中隔行隔列的选取像素点并计算绝对误差E及其绝对值误差的累加和SUM；

S304、找出E累加次数最大的点O作为粗匹配点并取其邻域进行精确逐点的SSDA模版匹配；

S305、找出精确匹配中的E累加次数最大点K作为最佳匹配点并与匹配模板的初始点作差求出偏移距离。

5.如权利要求1所述的嵌入式目标检测算法，其特征在于，步骤S3中所述对背景模型和前景帧进行模板匹配包括在背景模型中以Q(9,9)点为起始坐标截取一个80×80的匹配模板M，然后在背景帧图片中以(0,0)为起始点，开辟一个120×120的待匹配区域P，得出一个20×20的允许偏移区域。