[发明专利]一种目标检测图像处理方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术，特别是一种基于改进的混合高斯背景更新算法的目标检测图像处理方法。

背景技术

现今，红外目标检测是在图像处理方面的热点和难点，如何在复杂背景中检测到信息量有限的红外目标，而且背景并不是完全不变的，这是现在研究红外目标检测的难点。针对红外目标检测的特殊特点，混合高斯背景更新算法明显优于光流法或背景帧差法等目标检测方法（1.李明之，马志强，单勇，张晓燕.复杂条件下高斯混合模型的自适应背景更新.计算机应用，2011,31(7):1831-1834）。这是由于背景帧差法无法处理背景光线的变化和噪声影响的情况（2.一种改进的高斯混合背景模型算法及仿真.计算机仿真，2007,24(11):190-193），而光流法无法分辨背景中如果存在规律变化的物体，如风吹摆动的树叶的情况（3.白向峰，李艾华，李喜来，李仁兵. 新型背景混合高斯模型.中国图象图形学报，2011,16(6):983-988）。相比之下，混合高斯背景更新算法能够处理背景的上述这些情况，对这些情况的干扰有很好的抑制作用，具有很好的鲁棒性，因而在红外目标检测领域得到了广泛的应用。

然而传统的混合高斯背景更新算法存在着明显的缺陷。在传统的算法中，处理每帧图像时，每个像素点的高斯分布个数为固定的值N，对整帧图像每个像素点进行相同背景更新速率的处理。这样的算法就造成了缺陷有：（1）对非兴趣区域（没有出现目标点的区域）的反复运算，浪费了运算时间和存储空间；（2）当背景光线发生突然变化的时候，背景点和前景点的判别发生混乱，会将背景检测成为前景目标；（3）当检测到目标进入视场后，如果目标静止了，会自动将目标融入背景中，成为背景的一部分。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够快速地处理背景突变和目标静止的情况，并且能够准确分辨背景点和前景点的目标检测图像处理方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种目标检测图像处理方法，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。

本发明与现有技术相比，其显著优点：（1）其处理是分为兴趣区和非兴趣区进行的，在不同的区域采取不同的高斯分布个数和权值更新速率进行处理，有效地减少了算法的运算时间，节约了存储空间。（2）通过系数b、r和c来设置不同的背景更新速率，能够有效地处理背景发生突变的情况。（3）通过系数g和y来设置不同的背景更新速率，能够有效地处理前景目标静止的情况。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明目标检测图像处理方法的流程框图。

图2（a）是目标静止的原始图像，图2（b）是传统方法仿真结果，图2（c）是本发明仿真结果。

图3（a）是背景突变的原始图像，图3（b）是传统方法仿真结果，图3（c）是本发明仿真结果。

图4（a）是目标快速移动的原始图像，图4（b）是传统方法对目标检测结果，图4（c）是本发明对目标检测结果。

图5（a）是目标静止的原始图像，图5（b）是传统方法对目标的检测结果，图5（c）是本发明对目标的检测结果。

具体实施方式