[发明专利]一种基于背景更新与粒子群算法的运动车辆检测方法

摘要

一种基于背景更新与粒子群算法的运动车辆检测方法，所述方法包括以下步骤：利用双边滤波法对视频图像进行预处理，去除图像噪声的同时又能保护图像的边缘信息；采用surendra背景更新算法实现背景更新；背景更新过程中，通过粒子群极大熵法求得帧差图像的最优阈值实现背景更新；再通过背景差分法获得运动目标的灰度图像，并采用粒子群极大熵法求得差分图像的最优阈值实现图像分割；经过形态学处理检测出运动车辆。本发明能够适应简单的交通环境，同样也能克服复杂环境的影响，提高检测目标的准确率。

主权项

一种基于背景更新与粒子群算法的运动车辆检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)图像预处理获取视频图像，对采集的视频图像采用双边滤波方法去除噪声；(2)阈值分割设定粒子群中各参数，并初始化粒子群，根据灰度图像直方图的熵函数的定义，计算各个粒子的适应度函数值，采用极大熵图像分割方法并结合粒子群优化算法，利用粒子群优化算法优化阈值，获取最优分割阈值；(3)背景更新读取经过双边滤波之后的图像序列，提取背景图像，采用Surendra算法进行背景实时更新；在背景实时更新过程中，采用步骤(2)中的方法获取图像最佳阈值从而得到二值图像，根据二值图像的像素值更新背景图像；(4)背景差分采用背景差分法将获取的实施背景图像与视频图像作差，得到运动车辆前景区域；采用步骤(2)中的方法获取准确阈值分割图像，得到运动车辆前景区域的二值图像；(5)形态学处理对二值图像进行形态学处理，去除不属于运动目标的区域，得到较完整的车辆图像信息。