[发明专利]前景检测方法及装置

说明书

本发明提供一种前景检测方法及装置。所述方法包括：步骤S11、设置进行背景更新时使用的阈值和更新速率；步骤S12、提取待检测视频图像的第一帧图像作为背景模型；步骤S13、将所述待检测视频图像各帧的三通道分离开，针对各通道分别执行步骤S14至步骤S16；步骤S14、将当前帧与前两帧对应分别作差，将得到的值与所述阈值进行比较，得到非运动区域；步骤S15、将步骤S14得到的非运动区域作为掩码，将当前图像更新到背景中，得到新的背景图像；步骤S16、将当前图像与所述新的背景图像相减得到对应的前景图；步骤S17、对于三通道中的每个通道，将步骤S16中分别得到的前景图再做位或运算，得到最终的前景图。本发明能够提高前景检测的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种前景检测方法及装置。

背景技术

目前，视频监控系统得到了广泛应用。智能视频监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据处理能力对视频图像进行自动分析识别，从而实现全自动、实时监控的智能系统，具有重要的实际应用意义。

前景检测是智能视频监控系统的核心技术之一。所谓的前景检测，是指将运动目标对应的区域从视频图像序列中提取出来，例如针对具体的交通监控来说，就是将场景中的行人和车辆等从视频图像序列中提取出来。需要说明的是，背景是指场景中非兴趣物体组成的较为稳定的场景结构；前景是指场景中感兴趣的运动目标组成的场景结构。前景与背景是相对的概念，以高速公路为例：如果对高速公路上来来往往的汽车感兴趣，则汽车是前景，而路面以及周围的环境是背景；如果仅对闯入高速公路的行人感兴趣，则闯入者是前景，而包括汽车在内的其他事物均为背景。

三帧差分算法是目前进行前景检测的其中一种方法，它是相邻两帧差分算法的一种改进方法，它选取连续三帧视频图像进行差分运算，消除由于运动而显露背景影响，从而提取精确的运动目标轮廓信息。该算法的基本原理是是先选取视频图像序列中连续三帧图像并分别计算相邻两帧的差分图像，然后将差分图像通过选取适当的阈值进行二值化处理，得到二值化图像，最后在每一个像素点得到的二值图像进行逻辑与运算，获取共同部分，从而获得运动目标的轮廓信息。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下技术问题：

现有的三帧差分算法采用了二值化处理，将背景模型和当前图像进行比较，得到的前景目标图像丢失较多了有用的信息，导致检测的准确率降低。

发明内容

本发明提供的前景检测方法及装置，能够提高前景检测的准确率。

第一方面，本发明提供一种前景检测方法，包括：

步骤S11、设置进行背景更新时使用的阈值和更新速率；

步骤S12、提取待检测视频图像的第一帧图像作为背景模型；

步骤S13、将所述待检测视频图像各帧的三通道分离开，针对各通道分别执行步骤S14至步骤S16；

步骤S14、将当前帧与前两帧对应分别作差，将得到的值与所述阈值进行比较，得到非运动区域；

步骤S15、将步骤S14得到的非运动区域作为掩码，将当前图像更新到背景中，得到新的背景图像；

步骤S16、将当前图像与所述新的背景图像相减得到对应的前景图；

步骤S17、对于三通道中的每个通道，将步骤S16中分别得到的前景图再做位或运算，得到最终的前景图。

可选地，所述将当前帧与前两帧对应分别作差，将得到的值与所述阈值进行比较，得到非运动区域包括：

将当前帧分别与前两帧对应的通道图作差得到两差分图；