[发明专利]一种基于改进背景差分法的海上舰船目标检测方法

说明书

本发明提供一种基于改进背景差分法的海上舰船目标检测方法，包括：利用改进的五帧差法获得舰船目标前景；进行ViBe模型的初始化；统计像素点背景模型中欧氏颜色距离小于距离阈值的像素点，将象素点划分到前景区域或者背景区域；利用改进的五帧间差分法得到的目标前景区域和ViBe算法得到的前景区域进行“与”运算，从而得出精确的前景区域；根据背景动态程度的度量值，实时更新距离阈值和更新概率；利用形态学算法和连通区域处理对精确的前景区域进行优化得出舰船目标检测结果。本发明融合帧差法和改进ViBe算法，既可以保留帧差法对光线不敏感的优点，又可以具备ViBe算法检测准确率较高的特点，可以提高目标检测的准确性、鲁棒性和实时性。

技术领域

本发明涉及海上目标检测技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于改进背景差分法的海上舰船目标检测方法。

背景技术

背景差分法的原理是利用当前帧和背景帧进行差分运算得到检测标的。理想的静态背景下，一旦运动目标出现在图像中会引起目标区域的像素变化，将当前帧与背景帧做差分得到差分图像，差分图像中结果为0的区域说明没有变化，所以判定为背景；不为0的区域说明目标的像素发生了变化，所以判定为目标。计算公式为：

Δg(i,j)＝|g_k(i,j)-B(i,j)|  (1)

式中，Δg(i,j)表示差分图像，g_k(i,j)表示当前图像，B(i,j)表示背景图像，D(i,j)表示得到的运动目标，T表示阈值。背景差分法效果示意图如图1所示。

背景更新问题是背景差分法的核心问题，如何进行背景初始化、更新背景模型，是保证背景差分法准确检测运动目的关键。高斯混合模型法(Gaussian mixture model，GMM)是背景建模算法中的经典模型，是参数模型法的典型代表，该算法计算量大，实时性较差。ViBe(VIsual BackgroundExtractor)算法是一种新颖的背景差分算法，该算法是一种基于像素级的前景检测算法，算法运行速度快，已经成为非参数化模型的典型代表。该算法只需要利用视频图像的第一帧就可以完成背景模型初始化，利用随机选择策略实现背景模型的更新。

通过ViBe算法进行图像提取时，仅仅利用第一帧图像进行初始化背景模型，通过比较当前像素和其背景样本的大小，来确定该像素点是前景点还是背景点。采用随机更新和邻域扩散机制更新背景模型，通过设定时间因子φ来决定是否对其更新，背景像素被更新的概率为1/φ。通过这种背景更新机制，使ViBe算法噪声扰动、光照缓慢变化等都有一定的适应性，并且灵敏度比较高。但是在背景初始化和更新过程中具有一定复杂度，因此不适于对实时性要求很高的系统。同时，该算法对扰动、缓慢的光照变化等都有很强的适应能力，并且具有较高的灵敏度，但在环境较为复杂的情况下，仍然会出现“鬼影”和高频噪声。

发明内容

根据上述提出现有算法实时性差且在复杂环境下性能不佳的技术问题，而提供一种基于改进背景差分法的海上舰船目标检测方法。本发明融合帧差法和改进ViBe算法，既可以保留帧差法对光线不敏感的优点，又可以具备ViBe算法检测准确率较高的特点，可以提高目标检测的准确性、鲁棒性和实时性。

本发明采用的技术手段如下：

一种基于改进背景差分法的海上舰船目标检测方法，包括：

S1、利用改进的五帧差法获得舰船目标前景；

S2、利用多帧平均法进行ViBe模型的初始化，在24邻域内进行背景模型的构建；

S3、统计像素点背景模型中欧氏颜色距离小于距离阈值的像素点，通过比较其与匹配阈值的关系将之划分到前景区域或者背景区域；

S4、利用改进的五帧间差分法得到的目标前景区域和ViBe算法得到的前景区域进行“与”运算，从而得出精确的前景区域；