[发明专利]一种稀疏编码背景建模方法

摘要

本发明公开了一种稀疏编码背景建模方法，该方法采用判别性原子模型方法对图像进行背景建模，具有如下步骤：步骤1：将采集到的图像分割成多个图像块，将图像块进行稀疏编码，步骤2：在图像的稀疏编码模型基础上，对稀疏编码字典中的原子利用频-逆向文件频率（tf-idf）统计分析方法查找出判别性原子，步骤3：利用上述选择出的判别性原子完成图像的背景重建。由于采用了上述技术方案，本发明提供的图像背景建模方法，该方法是在图像稀疏编码模型基础上，利用平均信息量和词频-逆向文件频率（tf-idf）技术，对稀疏编码字典中原子进行统计分析，寻找出携带判别性信息的原子即判别性原子，并利用判别性原子重建图像背景信息。

主权项

1.一种稀疏编码背景建模方法，其特征在于：该方法采用判别性原子模型方法对图像进行背景建模，所述判别性原子模型方法采用如下方式：步骤1：将采集到图像分割成多个图像块，对图像块按照下述公式进行稀疏编码：argmin||Y-DX||22+λΣi||xic||0D,X]]>式中：Y＝[y₁,y₂,...,y_n]∈为图像块组成的集合，D＝[d₁,d₂,...,d_k]∈^m×k为k个原子组成的字典，通过KSVD算法求解，X∈为稀疏编码的系数，通过正交匹配追踪算法求解，为X的第i列，λ是用于平衡重建误差和稀疏度的参数；步骤2：在稀疏编码模型基础上，利用词频-逆向文件频率（tf-idf）统计分析方法选择判别性原子，根据下面公式进行判别性原子的选择：tf-idf(di,yj)=|xij|×1fSR(di)]]>其中：y_j为图像的第j个图像块，d_i为稀疏编码中的原子，x_ij是在对y_j的稀疏编码中原子d_i对应的系数，f_SR(d_i)表示在对全部样本的稀疏编码中原子d_i被使用到的频率；设定tf-idf的临界值，将求解的tf-idf值中大于该临界值对应的原子d_i定义为判别性原子，对于原子d_i和图像块y_j，将原子d_i用于区分图像块y_j和其它图像块；步骤3：利用步骤2中选择的判别性原子模型重建图像背景：首先将步骤2中判别性原子组成集合DA，如果x_ij为判别性原子对应的稀疏编码则保留，否则记作0，判别性原子稀疏编码系数X^d∈计算公式如下：Xijd=Xij,ifdi∈DA0,ifdi∉DA]]>其中为X^d中第i行第j列对应系数；然后利用判别性原子稀疏编码系数X^d和步骤1中字典D，重建图像背景，计算公式如下：Y^B=Y-Y^d=Y-DX^d式中，Y＝[y₁,y₂,...,y_n]∈为采集到的图像，D为步骤1中字典，X^d为判别性原子稀疏编码系数，Y^B为所求图像背景。