[发明专利]一种目标检测图像处理方法

权利要求书

1.一种目标检测图像处理方法，其特征在于步骤如下：

第一步，用第1帧图像的像素值对所有高斯分布进行初始化，每个像素点当作兴趣区的点来设置高斯分布个数N，第T帧图像的第M个像素的第I个高斯分布的权值为，均值为，方差为，其中A为每帧图像含有的像素点的总数；

第二步，用第2，3，…，T帧图像的像素值依次去匹配第1帧图像相应位置点的所有高斯分布，如果匹配成功，则把该点当作非兴趣区的点来设置权值更新率α、更新系数g、y，b、r和c，并且更新该点的所有高斯分布，T为图像的帧数；

第三步，如果第二步中的匹配不成功，判断背景是否发生突变，若背景发生突变，则将该点当作非兴趣区的点来设置权值更新率和更新系数；若背景未发生突变，则把该点当作兴趣区的点来设置权值更新率和更新系数，并且归一化权值，用该点的像素值替换最低优先级的高斯分布，用设置权值更新率和更新系数来更新除被替换掉的其他高斯分布；

第四步，记录当作兴趣区的点的坐标，这些点的最大范围是兴趣区和非兴趣区的分界线；

第五步，当每帧图像完成高斯分布参数的更新后，用现有的高斯分布建立高斯背景模型，建立好背景模型后，即可用每帧图像的像素值来检测目标，检测到目标后，判断目标是否静止，若目标静止，则设置当前最低优先级的高斯分布的更新系数。

2.根据权利要求1所述的目标检测图像处理方法，其特征在于第二步中的匹配、更新方法为：

用第T帧图像的每个像素点的像素值依次去匹配第1帧图像相应位置的所有高斯分布，匹配点满足公式为：

|J_M,T-μ_M,I,T|＜3σ_M,I,T                                          (15)

T为图像的帧数；在N个高斯分布中如果存在匹配于该点像素值的高斯分布，这N个高斯分布是按照优先级计算公式的大小，优先级从高到低排列，第Φ个高斯分布与该点像素值匹配的话，通过以下函数公式(16)、(17)、(18)更新该高斯分布的权值、均值和方差：

ωM,Φ,T=(1-α)ωM,Φ,T-1+α+α·g+α·rb---(16)]]>

μ_M,Φ,T=(1-β)μ_M,Φ,T-1+β·J_M,T                   (17)

(σ_M,Φ,T)²=(1-β)(σ_M,Φ,T-1)²+β·(J_M,T-μ_M,Φ,T)^T(J_M,T-μ_M,Φ,T)  (18)

其中，权值更新率α=10^-e，更新系数g用以处理目标停止融入背景的情况，初始值g=0，更新系数r用以处理背景突变的情况，初始值为

r=JM,T·(2πσ2)-12·exp(-(JM,T-μM,I,T)T(JM,T-μM,I,T)/(2σ2))---(18)]]>

式(16)中，b=Σr，模型学习率β和权值更新率α之间存在关系可表示为

β∝α·η(J_M,T-μ_M,T，σ_M,T)                        (19)

因此，令

β=(1-α)·gy+α·g+(1-α)rb·c+α·rb---(20)]]>

其中，y=Σg，，并且，其他的N-1个高斯分布只需要更新其权值，第I个高斯分布的权值更新为

ωM,I,T=(1-α)ωM,I,T-1+α·g+α·rb---(21)]]>

其中I≠Φ。