[发明专利]一种适用多场景的无参数背景建模方法

权利要求书

1.一种适用多场景的无参数背景建模方法，其特征在于，包括步骤：

a)对图像做初始化处理，判断所取帧图像是否为图像的第一帧，若是第一帧，进入步骤h，否则，进入步骤b；

b)查找帧图像的运动点，然后进入步骤c，

其中，运动点的查找方法为：

b1)读取新的灰度图像的每一个像素点(x,y)；

b2)读取背景模型序列和颜色矩R,颜色距R表示灰度图像中的像素点(x,y)与背景序列模型中同位置(x,y)点的灰度值的差值；

b3)判断背景模型中位置为(x,y)的像素点是否全部读取结束，若全部读取结束，则灰度图像的像素点(x,y)为非运动点，否则，进入步骤b4；

b4)判断颜色矩R是否大于颜色矩阈值，若是，进入步骤b5，否则，返回步骤b3；

b5)判断颜色矩R大于颜色矩阈值的计数是否大于颜色矩累计阈值，若是，则该点为运动点，否则，返回步骤b3

建立一幅新的图像m_cfg，运动点的像素值为255，背景点的为0；

其中，颜色矩阈值的更新方法为：

x1)：输入像素点；

x2)：判断像素点是否为运动点，若是，则进入步骤x3)；若不是，则进入步骤x4)；

x3)；运动点累计值增大；若判断为运动点累计值增大过大，进入步骤x5)；

x4)；运动点累计值减小；若判断为运动点累计值减小过小，进入步骤x6)；

x5)：增大颜色矩阈值、增大颜色矩累计阈值；

x6)：减小颜色矩阈值、减小颜色矩累计阈值；

c)判断是否需要重新建立模型，若不需要重新建立模型则进入步骤d，否则，进入步骤h；

d)根据先前处理的处理结果，有条件的更新模型，更新模型的方法为：

d1)读取非运动像素点(x,y)；

d2)有SUBSAMPLE_FACTOR的概率用现在像素点(x,y)的像素值随机替换背景模型序列中的其中之一；

d3)有SUBSAMPLE_FACTOR的概率用现在像素点(x,y)的像素值的邻域随机替换背景模型序列中的其中之一；e)根据先前处理的结果，查找出闪光点，并将其去除；

使用一个特定的值Ghost_value来记录各个点的运动状态，所述特定的值Ghost_value从重新建立起背景模型序列之后开始计数，同时在背景模型重新建立时重新计数；

如果是运动状态，所述特定的值Ghost_value就会有所增加，当达到一个可调节的阈值之后，则会被定为是Ghost点，并且此时运动区域也达到了一个阈值，则更新Ghost区域的背景；

使用一个波动计数的方法消除闪光点：如果点(x,y)的前后两帧的状态不同，波动计数器就会增加，反之就会减小；当波动计数器累计到一定的值得时候，就把值写点记录下来，扩大运动区域，将点(x，y)从运动的点中剔除掉；

f)对于处理产生的噪点逐一去除；

g)对算法生成的运动前景和静止背景进行平滑处理，然后进入步骤i；

h)建立一个背景模型序列，然后进入步骤i；

i)输出结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a中图像初始化处理的具体方法为：

a1)输入图像序列；

a2)针对RGB图像，对于每一个像素点(x,y)进行灰度化处理，每一个像素点(x,y)的像素值都在0～255之间；

a3)把灰度图像的直方图变换为均匀分布的形式，增加灰度值的动态范围，从而达到增强图像对比度的效果；

a4)输出每一个像素点(x,y)的灰度值都在0-255之间的灰度图像。