[发明专利]一种动态控制的前景提取方法无效
申请号: | 201310038213.9 | 申请日: | 2013-01-31 |
公开(公告)号: | CN103116894A | 公开(公告)日: | 2013-05-22 |
发明(设计)人: | 李百惠;杨庚;戴华;朱薇;王亚飞;白珊珊 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20 |
代理公司: | 江苏爱信律师事务所 32241 | 代理人: | 唐小红 |
地址: | 210003 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种应用于视频图像的动态控制的前景提取方法。通过对背景模型更新阶段进行动态控制,根据不同视频场景的复杂程度动态调整局部区域像素点的高斯分布数目,使之更好地适应复杂场景的应用。本方法属于计算机图像处理领域。 | ||
搜索关键词: | 一种 动态控制 前景 提取 方法 | ||
【主权项】:
1.一种动态控制的前景提取方法,其特征在于该方法包括以下步骤:步骤一:建立背景模型读取出待处理视频的第一帧之后,依次按如下操作处理该帧的每个像素点,a. 对某一像素点
,用K个高斯分布叠加描述它在时域上的像素值变化,
为t时刻点
的像素值,
属于背景的概率为:
(1)每个像素点的背景模型从以上K个高斯分布中选取B个分布组成;
为权值,通道数为d,
为均值,
为方差,K为高斯分布数目,B为组成背景模型的高斯分布数目,下标为t的参数表示该参数在t时刻的值,下标为i的参数表示第i个高斯分布的参数,下标为j的各参数表示该参数d个维度中的第j维的值;b. 对上述像素点
,初始化该点的第一个高斯分布,该分布的均值
设为该点的像素值
,方差
设为12.5,权值
设为1,通道数d由视频帧的通道数指定;若视频图像为灰度图像,则d=1;若视频图像为彩色图像,则d=3;c. 此时将该点的高斯分布数目K设为1,设立并初始化构成背景模型的分布数目B为1,针对该点的第一个高斯分布,设立一个连续未匹配次数notMatchNum,初始化为0;对第一帧视频图像中所有像素点进行上述三步操作,处理完毕后,步骤一完成;步骤二:观察值匹配步骤二及后续步骤实施在待处理视频的第一帧图像之后的所有视频帧上,每一帧都必须完成步骤二至步骤十,这些步骤都是针对每个像素点进行处理,必须完成对一个像素点从步骤二到步骤十的所有处理后,才可以进行下一个像素点的处理;对于像素点
,读取该点的像素值
,并将该值与该点已存在的K个高斯分布依次比对,直到与其中的某个分布匹配,若满足式(2),则称
与第i个分布匹配,
(2)
为t-1时刻第i个高斯分布的均值,
为t-1时刻第i个高斯分布的标准差;匹配到的分布的notMatchNum置为0,未匹配到的分布的notMatchNum加1;步骤三:前景分割当该点的像素值
与某分布匹配,且该分布属于背景模型,即该分布位于分布序列的前B位,即被视为背景点,反之则为前景点;步骤四:权值更新将K个高斯分布的优先权值
,按式(3)进行更新:
(3)
为优先权值的更新速率,又称学习速率,取值0.005;
表示第i个分布是否被匹配,当像素值与第i个分布匹配时
取值为1,当像素值没有与第i个分布匹配时
取值为0,更新完毕后,需要将K个权值归一化;步骤五:参数更新未匹配到的分布参数
和
维持不变;匹配到的分布参数按下式更新:
(4)
(5)其中,
为分布的参数更新速率,由式(6)得到:
(6)
为优先权值的更新速率,取值0.005,通道数为d,
为均值,
为方差,下标为t或t-1的参数表示该参数在t时刻或在t-1时刻的值,下标为j的各参数表示该参数d个维度中的第j维的值;步骤六:产生新分布当前像素值
与K个分布都不匹配时,按下列各式产生第K+1个分布的权值
,均值
和方差
:
(7)
(8)
(9)
为比例系数,取值0.2,下标为k或k+1时,表示该参数为第k或k+1个分布的相关参数;生成新分布之后,将K的值加1,并将该分布的notMatchNum设为0;步骤七:删除无效分布遍历该点的所有K个高斯分布,若某个分布的notMatchNum的值大于等于20时,从分布序列中删除该分布,删除完毕后,K值减1;步骤八:合并近似分布当该点的某两个高斯分布a和b的均值差小于等于10时,合并这两个高斯分布,合并后的高斯分布c的相关参数由下列各式确定:
(10)
(11)
(12)下标为a的参数为分布a的参数,下标为b的参数为分布b的参数,下标为c的参数为分布c的参数;若分布a和b的notMatchNum有一个为0时,新分布c的notMatchNum也设为0;若分布a和b的notMatchNum都不为0时,新分布c的notMatchNum设为a和b中较大的那个值,合并完毕后,K值减1;步骤九:分布排序将K个分布按照
的值从大到小顺序排列;步骤十:生成新背景模型选取分布序列中前B个分布构成新背景模型,B的取值如下:
(13)argmin()函数用于求出满足
的最小b值,并令B=b,T为背景选取阈值,取值0.8。
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