[发明专利]一种基于频域处理的抗噪运动目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于频域处理的抗噪运动目标检测方法，属于数字图像处理领域；首先，对所采集的图像进行二维傅里叶变换投影，得到图像频谱信息；然后，利用低通滤波器，选择频谱图中的低频部分进行处理；最后，根据图像前后帧低频频谱变化趋势，利用频谱能量函数选择出运动目标。经过上述频域变换和低频选择后，处于高频的噪声信息被有效地滤除掉，使得本发明所述方法具有抗噪性，能够准确提取噪声背景下的运动目标。

主权项

一种基于频域处理的抗噪运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对所采集到的视频序列进行二维傅里叶变换，得到其频谱能量图,具体为：1)将采集到的K帧图像进行图像块划分，每个图像块的大小为经过矢量化后，每个图像块为一个长度为N的向量；对于所述K帧图像，其同一位置上的图像块构成大小为N×K的矩阵X；2)对上述矩阵X进行二维傅里叶变换，得到其频谱能量图：$F(w,v)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\Σ}}}\exp (\frac{-2\mathrm{\πi}}{\mathrm{NK}}*(w*n+v*k))$式中，w,v表示频谱能量图上像素点的坐标，n,k为图像空间上的像素点坐标；3)对步骤2)中得到的频谱能量图进行滤波处理：$P(w,v)=F(w,v)\⊗H(w,v)$式中，H(w,v)为所采用的低通滤波器，P(w,v)为滤波后的频谱能量图；步骤二、根据滤波后的频谱能量图，求得背景和前景的能量函数，然后根据能量函数比值的不同，将背景与运动目标分离出来：频谱能量图中，背景能量E_B和前景目标能量E_F的函数式如下所示：$E_B=\underset{w=-\mathrm{\π}}{\overset{\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}{P}^2(w,0)$$E_F=\underset{w=-\mathrm{\π}}{\overset{\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=-\mathrm{\π}}{\overset{\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}{P}^2(w,v)-\underset{w=-\mathrm{\π}}{\overset{\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}{P}^2(w,0)$令R为频域能量图中背景能量与前景目标能量的比值，即R＝E_BE_F；若比值R大于阈值T，则认为该图像块内包含运动目标；反之，则认为不含有运动目标；步骤三、遍历图像上不同位置的所有图像块，完成对图像序列的运动目标检测。