[发明专利]一种基于背景建模的视频移动目标侦测方法

说明书

本发明公开了一种基于背景建模的视频移动目标侦测方法，包括以下步骤：A、建立三个背景子模型；B、将输入图像与BM1的单高斯模型进行比较，生成二值化的前景目标图；C、在步骤B中获得的前景目标图上进行进一步的过滤；D、对于步骤C中给出的前景目标图，去掉孤立噪点区域和空洞区域；E、对于每个前景连通域，计算区域内的TLBP特征，并进行分类；F、根据步骤E中所获得的前景目标图和当前帧，对BM1中的单高斯背景模型进行更新；G、根据BM1中的单高斯背景模型的背景图，进行快速图像分割；H、则对TLB图进行更新。本发明能够改进现有技术的不足，对于复杂的动态背景具有较低的敏感性，同时对于正常的移动物体具有较高的检测率。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与视频分析技术领域，尤其是一种基于背景建模的视频移动目标侦测方法。

背景技术

视频监控系统广泛的存在于安防、交通、刑侦等应用中。大多数视频监控系统里的摄像机是固定静止的。对于这种静止固定下的摄像机的监控视频分析，建立背景模型以提取移动目标是最基础并得到最广泛应用的技术。然而在实际环境中，复杂的动态背景比如树叶晃动、光照变化、阴影、水纹、雨滴、大风造成的摄像机抖动等等都会对背景模型和移动目标提取造成很大的干扰。过去的十几年，有大量的背景算法模型被提出，以针对这些挑战。然而在实际使用过程中，这些背景算法表现仍然欠佳。较简单的基于像素在时间域上的统计特性的方法比如《Adaptive background mixture models for real-time tracking》(Stauffer，C.；Grimson，W.E.L.In Proceedings of the IEEE Computer SocietyConference on Computer Vision and Pattern Recognition，Fort Collins，CO，USA，23-25June 1999；pp.1585-1594.)和《Vibe：A universal background subtractionalgorithm for video sequences》(Barnich，0.；Van Droogenbroeck，M.IEEETrans.Image Process.2011，20，1709-1724.)，由于没有考虑像素在空间域上的相关性，对细微的纹理移动变化(比如非严格周期性的树叶晃动、水纹波动等)都会产生大量的误检。而较复杂的基于邻域的背景模型比如《Fast background subtraction based on amultilayer codebook model for moving object detection》(Guo，J.-M.；Hsia，C.-H.；Liu，Y.-F.；Shih，M.-H.；Chang，C.-H.；Wu，J.-Y.IEEE Trans.Circuits Syst.VideoTechnol.2013，23，1809-1821)和《A texture-based method for modeling thebackground and detecting moving objects》(Heikkila，M.；Pietikainen，M.IEEETrans.Pattern Anal.Mach.Intell.2006，28，657-662)，则因计算量庞大而无法在实时视频监控中得到很好的应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于背景建模的视频移动目标侦测方法，能够解决现有技术的不足，对于复杂的动态背景具有较低的敏感性，同时对于正常的移动物体具有较高的检测率。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种基于背景建模的视频移动目标侦测方法，其特征在于包括以下步骤：

A、建立三个背景子模型；基于像素的单高斯模型记为BM1，基于区域的模型记为BM2，LBP模型记为BM3；

B、将输入图像与BM1的单高斯模型进行比较，生成二值化的前景目标图；在前景目标图里，为0的像素为背景，为1的像素为前景；