[发明专利]一种自适应的前景检测方法及其检测装置

说明书

一种自适应的前景检测方法及其检测装置，属于图像处理技术领域。包括：将新一帧待检测的图像与给定图像或背景模型进行比较，得到差分图，所述给定图像包括预先保存的背景图像以及所述当前图像之前的至少一帧图像；按照固定的分块规则将差分图像划分为若干个子图像块，针对每个子图像块计算自适应二值化的阈值图；根据所述当前图像相对于背景图像、之前数帧图像以及背景模型的差分图和阈值图，确定前景的检测结果。上述一种自适应的前景检测方法及其检测装置，该方法通过将待检测的当前图像与多帧图像进行对比得到差分图，再自适应确定差分图像的二值化阈值，从而实现前景的自适应检测，在多种场景下都能获得很高的准确率。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体为一种自适应的前景检测方法及其检测装置。

背景技术

视频图像分析中，将运动目标与背景环境的分离是基于图像的目标行为分析的首要工作，目标检测的准确度直接影响基于视频的智能算法的准确性。常见的运动目标检测方法有背景差分法、帧间差分法、光流法等，其中，背景差分法是通过将图像序列中的当前帧图像和背景参考模型（即背景图像）进行比较来检测前景的一种方法，如图1所示，为现有技术中利用背景差分法进行前景检测的示意图。通过背景图像11和当前帧图像12的比较得到对比结果13，根据对比结果13选出前景14-1，得到检测结果。帧间差分法是一种通过对视频的图像序列中相邻两帧（即当前图像以及其前一帧图像）作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，这些方法均为需要在确定阶段根据经验人工设定固定阈值，因此通常存在只能适用于部分场景，而不能广泛自适应检测的问题。针对相关技术中需要自适应确定前景检测阈值以达到适用于更多场景的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的在于设计提供一种自适应的前景检测方法及其检测装置的技术方案，该方法能够在任何条件下根据图像内容自动设定检测阈值，从而实现前景的自适应检测，在多种场景下都能获得很高的准确率。

所述的一种自适应的前景检测方法，其特征在于包括以下步骤：

将新一帧待检测的图像与给定图像或背景模型进行比较，得到所述当前图像相对于每个给定图像的差分图，所述给定图像包括预先保存的背景图像以及所述当前图像之前的至少一帧图像，所述差分图的计算方式包括计算对于位置上属性值差值的绝对值和计算对应位置属性值的马氏距离；

按照固定的分块规则将差分图像划分为若干个子图像块，针对每个子图像块计算自适应二值化的阈值图；

根据所述当前图像相对于背景图像、之前数帧图像以及背景模型的差分图和阈值图，确定前景的检测结果。

所述的一种自适应的前景检测方法，其特征在于将新一帧待检测的图像与给定的背景图像、之前数帧图像以及背景模型进行比较，得到所述当前图像相对于每个给定图像的差分图，具体包括：

对于图像中每个像素所在的位置，根据所述当前图像中该位置处像素的属性值与所述预先保存的背景图像中相应位置处像素的属性值计算L1-范数距离，并且根据所述当前图像中该位置处像素的属性值和所述当前图像之前的至少一帧图像中相应位置处像素的属性值计算第二协方差距离，根据所述当前图像中该位置处像素的属性值，和背景模型中不断更新维护的该位置处属性值的历史均值、历史值的方差值，计算马氏距离；

按照固定的分块规则将差分图像划分为若干个子图像块，针对每个子图像块计算自适应二值化的阈值图包括：

建立与当前图像通道数与数据深度完全相同的阈值图保存阈值结果，将差分值重新量化到属性值范围，得到每个位置的第一阈值结果；、

将所述保存第一阈值结果的阈值图像中所有位置采用固定的划分方法分为多个尺寸相同的若干个子图像块，对每个子图像块，计算阈值子图像块内像素点的平均值，得到每个像素位置的第二阈值结果；

对所述第二阈值结果进行平滑处理，处理结果添加一个偏置量作为第三阈值结果；