[发明专利]基于像素序列形态的适应性背景重构方法

摘要

本发明涉及一种基于像素序列形态的适应性背景重构方法，将时间维度上的像素序列形态用于指导背景图像的提取和更新。本发明提取像素序列形态特征，不同形态适用独立的背景提取策略、背景更新时刻和背景更新策略，使得本发明方法不仅可以提取常规背景，还可以就周期形态的像素序列提取周期性背景。该算法无需对视频场景中的背景和运动目标建立模型，直接从一组含有运动前景的视频图像中重构背景，有效的避免了混合现象，提高了背景提取的准确性、背景更新的有效性和背景重构的实时性。

主权项

1.一种基于像素序列形态的适应性背景重构方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）从待处理的视频中抽取一组连续的图像序列(I₀,I₁,I₂,…,I_n)，I_i(x,y)表示第I_i帧图像中像素点(x,y)的像素值，像素(x,y)对应一个长度为n+1的像素值序列P(x,y)={ I₀(x,y), I₁(x,y),…,I_n(x,y)}；（2）根据选定的图像序列，计算像素(x,y)在所述图像序列(I₀,I₁,I₂,…,I_n)中的形态序列M(x,y)，所述M(x,y)定义为：M(x,y)={mi(x,y), 1≤i<n}其中：mi(x,y)表示像素(x,y)在i时刻下的邻近变化形态，其定义为：其中，△_i(x,y)表示像素(x,y)的像素值在i时刻下相较于前一邻近时刻的变化值，其计算公式为：△_i(x,y)=I_i(x,y)－I_i-1(x,y) (1≤i≤n)；e为判断像素值是否发生剧烈变化的阈值；括号表示对该括号中的值向下取整；（3）判断像素(x,y)的形态序列特征：若对于任一满足() ，则判断像素(x,y)具有平缓形态；若存在一个极大值k（1<k≤n/2），使得对于所有，满足，则判断像素(x,y)具有周期形态；若形态序列M(x,y)满足以下A和B两个条件：A、存在i()，使得()；B、对于任何一个k（1<k≤n/2），总能找到一个i（），使得则判断像素(x,y)具有混沌形态；（4）根据步骤（3）得到的形态特征选用相应的背景提取策略提取背景像素值：若像素(x,y)具有平缓形态，则采用平缓形态背景提取策略；若像素(x,y)具有混沌形态，则采用混沌形态背景提取策略；若像素(x,y)具有周期形态，则采用周期形态背景提取策略；（5）进行像素序列形态自适应背景更新：定义t时刻下像素(x,y)像素值与背景像素值的差值dist_I，BF(x,y,t)，其表达式为：dist_I，BF(x,y,t)=|I_t(x,y)-BF(x,y)|其中，BF(x,y)表示像素点(x,y)背景像素值，I_t(x,y)表示t时刻下像素(x,y)的像素值；计算像素(x,y)从t-2时刻至t-1时刻、从t-1时刻至t时刻相邻两帧像素值的差值，分别记为△_t-1(x,y)、△_t+1(x,y)；若同时满足dist_I，BF(x,y,t-1)<e、dist_I，BF(x,y,t-2)<e、|△_t-2(x,y)|<e和|△_t-1(x,y)|<e，采用渐进性背景更新策略进行背景更新；若dist_I，BF(x,y,t-1)<e、dist_I，BF(x,y,t-2)<e、|△_t-2(x,y)|<e和|△_t-1(x,y)|<e，则进一步考察突变后像素值序列形态变化以确定是否发生背景突变，若突变后的像素值序列形态仍呈现剧烈变化，无需背景更新，若突变后的像素值序列形态呈现平缓态势，则判定该背景像素发生了背景突变，此时采用突变性背景更新策略进行背景更新。