[发明专利]一种面向视频序列的运动目标提取方法

说明书

本发明公开了一种面向视频序列的运动目标提取方法，包括如下步骤：步骤1：提取视频序列第一帧作为初始化图像initMat，图像宽为width，高为height；步骤2：提取initMat的背景RGB颜色，步骤3：将AVGR、AVGG、AVGB融合入ViBe算法，本发明的有益效果是：本发明能够在单一背景的前提下，自动提取单一背景像素作为判断依据，较好的抑制ViBe算法的鬼影问题，有效实现了面向视频序列的运动目标提取。

技术领域

本发明应用在单一背景的视频序列中，在该类视频序列中自动检测，将运动对象和静态或移动缓慢的场景部分区分开。

背景技术

随着世界的发展，全球可用的摄像机数量急剧增加。这种增长导致数据的大量增加，这意味着视频数据无法存储或手动处理。

自2011年ViBe算法的论文发表以来，ViBe算法被应用于视屏序列的移动目标检测，但是该技术存在的鬼影问题(被检测到的移动对象，不对应于任何真实运动物体。)会导致下游技术错误判断。

发明内容

为了克服ViBe算法存在的鬼影问题，本发明提供单一背景的初始化方法，且能够契合ViBe更新策略的鬼影消除方法，可有效实现面向视频序列的运动目标提取。

本发明的技术方案如下：

一种面向视频序列的运动目标提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：提取视频序列第一帧作为初始化图像initMat，图像宽为width，高为height；

步骤2：提取initMat的背景RGB颜色，具体步骤为：

步骤2.1：使用区域生长方法将图像initMat分割为n个分块seg_i(i＝1,2,3,…,n)，每个分块有m_i个像素点points_ij(j＝1,2,3,…,m_i)，每个像素点的RGB值分别为R_ij、G_ij、B_ij；

步骤2.2：找到所有m_i的最大值，记录下标为k；

步骤2.3：计算每个分块的RGB平均值分别记为AR_i、AG_i、AB_i，计算公式如下：

步骤2.4：根据式(4)计算所有seg_i与seg_k的颜色距离dist_i；若dist_i小于某个阈值d₀，将下标i存入linkList集合中，如式(5)所示：

linkList＝{i|dist_i＜d₀} (5)

步骤2.5：根据式(6)-(9)计算以linkList中元素作为下标的所有seg_i的像素总和M以及RGB平均值AVGR、AVGG、AVGB：

步骤3：将AVGR、AVGG、AVGB融合入ViBe算法，具体步骤为：

步骤3.1：使用ViBe算法初始化initMat后，使用ViBe算法检测视频序列除第一帧外的每一帧，当ViBe算法将当前像素判定为运动目标时，根据式(10)计算该像素的RGB值与AVGR、AVGG、AVGB的距离DIST：