[发明专利]一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法

权利要求书

1. 一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

步骤(1)根据输入的视频图像序列，通过手动方式对场景的感知区域进行设置，并在视频图像序列中对感知区域进行标记；

步骤(2)建立感知区域当前直方图模型，建立感知区域自适应背景直方图模型；

步骤(3)利用巴氏相似性计算公式，结合感知区域当前直方图模型和感知区域自适应背景直方图模型，计算感知区域直方图模型巴氏相似性系数；

步骤(4)用巴氏相似性系数进行巴氏相似性目标视觉感知；

步骤(5)对感知区域进行自适应背景更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，其特征在于：步骤(1)包括以下步骤：

1)利用鼠标选择矩形框区域的方式或手工输入矩形框左上角与右下角(x,y)坐标的方式，对场景的感知区域进行设置；

2)利用1)获取的矩形框左上角与右下角(x,y)坐标，在每帧视频图像中对感知区域进行标记；

3)存储感知区域的当前视频图像数据，初始化感知区域自适应背景。

3.根据权利要求1所述的一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，其特征在于：步骤(2)的具体过程如下：

1)读入感知区域当前视频图像数据，读入感知区域自适应背景视频图像数据；

2)初始化感知区域当前直方图模型，初始化感知区域自适应背景直方图模型；

3)将感知区域当前直方图模型和感知区域自适应背景直方图模型划分为互不重叠的512个区间；

4)将每个视频图像像素的R取值、G取值和B取值，由原来的[0, 255]取值区间共256个取值，压缩至[0, 7]取值区间共8个取值；

5)根据压缩后的每个视频图像像素新的R取值、G取值和B取值建立感知区域当前直方图模型和感知区域自适应背景直方图模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，其特征在于：步骤(3)包括以下步骤：

1)输入已建立的感知区域当前直方图模型和感知区域自适应背景直方图模型；

2)利用巴氏相似性计算公式，结合1),算得巴氏相似性系数。

5.根据权利要求1所述的一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，其特征在于：步骤(4)包括以下步骤：

1)如果巴氏相似性系数大于上阈值T_HIGH，则上阈值标记T_h=1，下阈值标记T_l=0；

2)如果巴氏相似性系数低于下阈值T_LOW，则下阈值标记T_l=1；

3)当上阈值标记T_h与下阈值标记T_l均等于1时，则感知到目标，否则未感知到目标；

4)当上阈值标记T_h与下阈值标记T_l均等于1时，上阈值标记T_h与下阈值标记T_l均复位为0。

6.根据权利要求1所述的一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，其特征在于：步骤(5) 包括以下步骤：

1)获得感知区域的背景差视频图像F_cb；

2)根据给定的阈值T_b，将背景差视频图像F_cb二值化为F_b；

3)判断F_b每个像素的取值，如果F_b的某个像素的灰度值为0，则当前感知区域对应点的R、G、B像素值拷贝至感知区域自适应背景视频图像对应点的R、G、B像素值。