[发明专利]一种基于自适应背景更新和选择性背景更新的前景检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应背景更新和选择性背景更新的前景检测方法，属于图像处理技术领域。本发明首先将待检测的视频流的图像帧转换为灰度图及HLS图；若当前图像帧为视频流的首帧，则将其灰度图作为背景模型；对非首帧的图像帧，若图像帧数不超过阈值，若是，则不断的基于当前帧的灰度图对背景模型进行更新，直到图像帧数超过阈值；超过阈值时，则进入前景图像检测处理步骤：基于背景模型和当前帧的灰度图得到第一前景图像，再采用帧差法获取第二前景图像，对两者取并集得到第三前景图像，以及通过颜色标准化相关系数，对第三前景图像进行处理，从而得到像素级的前景目标。本发明对运动、静止目标的检测效果好，且具有较好的鲁棒性。

主权项

1.一种基于自适应背景更新和选择性背景更新的前景检测方法，其特征在于，包括下列步骤：对待检测的视频流的图像帧进行图像转换处理，转换为灰度图和HLS颜色空间的HLS图像；若当前图像帧为视频流的首帧，则将首帧的灰度图作为背景模型MODEL；对非首帧的图像帧，若图像帧帧数小于或等于预设阈值，则基于当前帧的灰度图对背景模型MODEL进行更新处理：MODE＝k*MODE+(1-k)*GAY，其中GAY表示当前帧的灰度图；若图像帧帧数大于预设阈值，则执行前景检测处理，k的取值范围为(0,1)；前景检测处理：将当前帧的灰度图与背景模型MODEL做差，并进行二值化处理及二值化修补处理，得到前景图像FORE1；将当前帧的灰度图与上一帧的灰度图做差，得到帧差图像，并对所述帧差图像进行二值化处理及形态学处理，得到前景图像FORE2；对前景图像FORE1和FORE2取并集，得到前景图像FORE3，并对前景图像FORE3进行形态学处理的膨胀操作，得到背景更新掩膜；根据所述背景更新掩膜对背景模型MODEL进行更新处理：在背景更新掩膜所在的图像区域内，根据公式MODEL＝k*MODEL+(1-k)*GAY更新背景模型MODEL，其中GAY表示背景更新掩膜所在的图像区域的灰度；在当前帧的HLS图像中，计算背景更新掩膜所对应的图像区域的颜色标准化相关系数掩膜，对得到的颜色标准化相关系数掩膜进行二值化处理，得到二值化CNCC掩膜；根据FORE4＝FORE3‐FORE3∩CNCC得到前景图像FORE4，并对前景图像FORE4进行形态学处理，得到当前帧的最终前景图像。