[发明专利]一种基于LBP和Color特征的运动检测方法

权利要求书

1.一种基于LBP和Color特征的运动检测方法，其特征在于，包括：

获取视频文件的前N帧视频帧图片，并对所述视频帧图片的每个像素建立基于LBP和Color的背景模型，每个所述背景模型中包括N个背景样本；

对所述N个背景样本按照权重降序排列，建立运动检测模型；

将视频文件的像素与所述运动检测模型的背景样本进行LBP比较和Color比较，根据比较结果获得前景像素和背景像素；

对背景像素的运动检测模型进行更新；

对前景像素的背景模型中的背景样本进行更新；

对所述前景像素和背景像素进行滤波；

其中，对所述视频帧图片的每个像素建立基于LBP和Color的背景模型，包括：

对每一帧视频帧图片的每个像素计算LBP特征，获得对应的直方图；

对每一帧视频帧图片的每个像素计算Color特征，获得对应的RGB向量；

将所述直方图和RGB向量作为背景样本，并对所述背景样本赋初始权重；

其中，对每一帧视频帧图片计算LBP特征，获得对应的直方图，包括：

将所述视频帧图片中的每个像素与周围八个像素进行颜色强度值大小对比产生LBP特征，将所述LBP特征转换为十进制数字，统计每个数字出现的次数，生成直方图；

对每一帧视频帧图片计算Color特征，获得对应的RGB向量，包括：

将像素的R通道值赋值给R分量，将像素的G通道赋值给G分量，将像素的B通道赋值给B分量，获得RGB向量；

对所述背景样本赋初始权重，包括：

将所述背景样本按照视频帧图片的时间顺序从大到小赋初始权重值；

其中，建立运动检测模型，包括：

选取初始权重大小前M个背景样本作为所述运动检测模型，其中，MN；

其中，将视频文件的像素与所述运动检测模型的背景样本进行LBP比较和Color比较，根据比较结果获得前景像素和背景像素，包括：

对视频文件的像素进行LBP特征运算，获得像素直方图；

将所述像素直方图与所述运动检测模型中背景样本的直方图进行比较，获得LBP特征差值；

将视频文件的像素的RGB通道值与所述运动检测模型中背景样本的RGB向量值进行比较，获得Color特征差值；

将所述LBP特征差值和所述Color差值相加获得像素与背景样本之间的第一总差值距离；

将所述第一总差值距离与预设阈值进行比较，如果所述第一总差值距离小于所述预设阈值，则确定所述像素为背景像素；如果所述第一总差值距离大于或等于所述预设阈值，则将所述像素与运动检测模型的下一个背景样本进行LBP比较和Color比较，若遍历完所有背景样本后所述第一总差值距离均大于或等于所述预设阈值，则确定所述像素为前景像素。

2.根据权利要求1所述的基于LBP和Color特征的运动检测方法，其特征在于，将所述像素直方图与所述运动检测模型中背景样本的直方图进行比较，获得LBP特征差值，包括：

将所述像素直方图和运动检测模型中背景样本的直方图的每个bin对应的数值相减后取绝对值，将所有绝对值相加后获得所述LBP特征差值。

3.根据权利要求2所述的基于LBP和Color特征的运动检测方法，其特征在于，对背景像素的运动检测模型进行更新，包括：

随机选取所述背景像素的运动检测模型中的一个背景样本进行更新；

将所述背景像素的RGB通道值赋值给被更新的背景样本的RGB向量；

对所述背景像素进行LBP特征运算获得背景像素直方图，并以所述背景像素直方图替代被更新背景样本的直方图；

将被更新的背景样本的权重值加大第一预设数值，并将其余未被更新的背景样本的权重值减少第二预设数值；

将所述背景样本按照权重大小重新降序排列，选取权重大小前M个背景样本作为新的运动检测模型。

4.根据权利要求3所述的基于LBP和Color特征的运动检测方法，其特征在于，对前景像素的背景模型中的背景样本进行更新，包括：

将所述前景像素与运动检测模型以外的N-M个背景样本进行比较，计算第二总差值距离；

将所述第二总差值距离与预设阈值进行比较，若存在一个背景样本与前景像素的第二总差值距离小于所述预设阈值，则对所述背景样本给予10％的可能性进行更新，所述更新包括:将所述前景像素的直方图替代所述背景样本的直方图，将所述前景像素的RGB通道赋值给被更新背景样本的RGB向量，将被更新背景样本的权重增加第三预设数值；

若不存在背景样本与前景像素的第二总差值距离小于所述预设阈值，则新建背景样本，并赋予初始权重，用所述新建背景样本替代另外N-M个背景样本中权重最小的背景样本。