一種避免光照影響的目標檢測方法
【專利摘要】一種避免光照影響的目標檢測方法。其包括按順序執(zhí)行的下列步驟：步驟101：采用統(tǒng)計學的方法建立背景圖像；步驟102：計算并輸出當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度；步驟103：比較所述當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度的方向和幅度，并據(jù)此提取并輸出前景輪廓；步驟104：對提取的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊，并濾除噪聲以輸出目標。本發(fā)明提供的避免光照影響的目標檢測方法能夠準確地檢測出避免光照影響的目標，有效地解決了目標檢測中由于光照影響而產(chǎn)生的檢測目標的不準確和不可靠問題。
【專利說明】一種避免光照影響的目標檢測方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理、視頻監(jiān)控【技術領域】，特別是涉及一種避免光照影響的目標檢測方法。
【背景技術】
[0002]運動目標檢測是智能視頻監(jiān)控技術的基礎，其檢測結果將會直接影響著后期事件(諸如:入侵、物品遺留、物品被盜、車輛逆向行駛等)檢測的誤警率和虛警率，因此得到了廣泛地關注。然而在實際應用時，經(jīng)常會出現(xiàn)光照變化的情況，這就大大影響了運動目標檢測的準確性和可靠性。因此，需要研究避免光照影響的目標檢測方法。
[0003]目前研究的避免光照影響的目標檢測方法主要有兩類。其中，一類方法是基于像素的方法。一般來說光照變化只會帶來像素亮度的變化而色彩不會有太大變化，此類方法基于這一原理在HSI空間對像素值進行分析以識別光照變化。但是在真實環(huán)境里面很多情況都不滿足這個假設前提，而且在大多數(shù)的室外場景里面無論是背景還是目標都沒有顏色信息，這樣這類方法在實際環(huán)境里面的應用效果并不理想。另一類方法是基于區(qū)域的方法。如果在光照變化前后場景都具有一定的對比度，那么光照的變化不會帶來圖像紋理邊緣特征的變化，基于區(qū)域的方法正是利用這個原理，如果前景和背景的邊緣相匹配，則此前景區(qū)域就是光照變化造成的虛假前景區(qū)域。但是在晚間“光照變化前后場景都具有一定的對比度”的假設不成立，則這類方法失效。此外，光照變化區(qū)域中同時有真實目標進入也會導致這類方法匹配失敗。
[0004]綜上所述，目前迫切需要提出一種簡單且有效地避免光照影響的目標檢測方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種避免光照影響的目標檢測方法。
[0006]為了達到上述目的，本發(fā)明提供的避免光照影響的目標檢測方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟:
[0007]步驟101:采用統(tǒng)計學的方法建立背景圖像；
[0008]步驟102:計算并輸出當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度；
[0009]步驟103:比較所述當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度的方向和幅度，并據(jù)此提取并輸出前景輪廓；
[0010]步驟104:對提取的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊，并濾除噪聲以輸出目標。
[0011]在步驟102中，所述的當前幀圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度，以及所述背景圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度是采用梯度算子分別進行計算。
[0012]在步驟103中，所述的比較當前幀圖像的梯度和背景圖像的梯度的方向和幅度，并據(jù)此提取并輸出前景輪廓的方法包括以下步驟:
[0013]步驟1031:根據(jù)步驟102輸出的所述當前幀圖像的水平方向梯度和垂直方向梯度、以及所述背景圖像的水平方向梯度和垂直方向梯度計算所述當前幀圖像內(nèi)每個像素點的梯度幅值Al和梯度方向Θ 1、以及所述背景圖像內(nèi)每個像素點的梯度幅值A2和梯度方向Θ2；
[0014]步驟1032:如果所述當前幀圖像內(nèi)的像素點(x，y)的梯度幅值Al和所述背景圖像內(nèi)的該像素點(x，y)的梯度幅值A2均≥第一閾值Tl，則轉入步驟1033 ;如果梯度幅值Al和A2均≤第二閾值T2，則認為該像素點(x，y)為噪聲點，否則計算|A1_A2| ;如果
A1-A2≥第三閾值T3，則認為該像素點(x，y)屬于前景點；
[0015]步驟1033:計算所述當前幀圖像內(nèi)的該像素點(X，y)的梯度方向Θ I與所述背景圖像內(nèi)的該像素點(x，y)的梯度方向Θ 2的絕對差值I θ 1-Θ2|，如果I θ 1-Θ2≥第四閾值T4，則認為該像素點(x，y)屬于前景點；
[0016]步驟1034:提取出所有屬于前景點的像素點，從而獲取前景輪廓。
[0017]所述的第一閾值Tl e [8，12]，第二閾值T2 e [3，5]，第三閾值T3 e [4，6]，第四閾值 T4 e [18。, 22° ]。
[0018]在步驟104中，所述的對提取的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊，并濾除噪聲以輸出目標包括以下步驟:
[0019]步驟1041:對步驟103輸出的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊；
[0020]步驟1042:計算當前幀圖像與背景圖像的差值圖像，采用閾值分割法對該差值圖像進行閾值分割，以獲取差值圖像中的變化前景；
[0021]步驟1043:對所述前景團塊和所述變化前景進行“與”操作，將同時屬于所述前景團塊和所述變化前景的像素點作為目標點以獲取并輸出目標。
[0022]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明提供的避免光照影響的目標檢測方法能夠準確地檢測出避免光照影響的目標，有效地解決了目標檢測中由于光照影響而產(chǎn)生的檢測目標的不準確和不可靠問題。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明提供的避免光照影響的目標檢測方法流程圖；
[0024]圖2為本發(fā)明提供的目標檢測方法中步驟103的流程圖；
[0025]圖3為本發(fā)明提供的目標檢測方法中步驟104的流程圖；
【具體實施方式】
[0026]為使審查員能進一步了解本發(fā)明提供的結構、特征及其他目的，現(xiàn)結合所附較佳實施例詳細說明如下，所說明的較佳實施例僅用于說明本發(fā)明提供的技術方案，并非限定本發(fā)明。
[0027]圖1為本發(fā)明提供的避免光照影響的目標檢測方法流程圖；如圖1所示，本發(fā)明提供的避免光照影響的目標檢測方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟:
[0028]步驟101:采用統(tǒng)計學的方法建立背景圖像；
[0029]步驟102:計算并輸出當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度；
[0030]步驟103:比較所述當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度的方向和幅度，并據(jù)此提取并輸出前景輪廓；
[0031]步驟104:對提取的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊，并濾除噪聲以輸出目標。
[0032]其中，步驟101所建立的背景圖像可以是起始幀圖像或者特定的靜態(tài)圖像。但為了確保背景圖像的穩(wěn)定性與準確性，在步驟101中優(yōu)選采用統(tǒng)計學的方法來建立背景圖像。該統(tǒng)計學的方法通過以下步驟實施:對某段時間t內(nèi)采集的圖像中的像素點(x，y)進行統(tǒng)計分析(就是對像素點(X，y)的灰度值進行簡單的個數(shù)統(tǒng)計累加)，選擇該段時間內(nèi)該像素點(x，y)的穩(wěn)定灰度值(以像素點(x，y)的灰度值出現(xiàn)次數(shù)最多的選為穩(wěn)定灰度值)作為背景圖像內(nèi)對應該像素點(x，y)的灰度值，通過統(tǒng)計該段時間t內(nèi)采集圖像中每個像素點的穩(wěn)定灰度值，從而獲取背景圖像。
[0033]在步驟102中，可以采用梯度算子分別計算當前幀圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度，以及背景圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度。其中，該梯度算子優(yōu)選為Robert算子或者Sobel算子。例如，可以采用3X3Robert算子分別計算當前幀圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度，以及計算背景圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度。
[0034]3X3Robert算子計算圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度就是利用3X3Robert算子水平方向模板、垂直方向模板計算圖像內(nèi)像素點對應水平、垂直模板的水平差分、垂直
差分。例如，可以選擇3X3Robert算子水平方向模板為
【權利要求】
1.一種避免光照影響的目標檢測方法，其特征在于，所述目標檢測方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟: 步驟101:采用統(tǒng)計學的方法建立背景圖像； 步驟102:計算并輸出當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度，所述梯度包括水平方向梯度和垂直方向梯度； 步驟103:比較所述當前幀圖像的梯度和所述背景圖像的梯度的方向和幅度，并據(jù)此提取并輸出前景輪廓； 步驟104:對提取的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊，并濾除噪聲以輸出目標。
2.根據(jù)權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，在步驟102中，所述的當前幀圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度，以及所述背景圖像的水平方向梯度、垂直方向梯度是采用梯度算子分別進行計算。
3.根據(jù)權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，在步驟103中，所述的比較當前幀圖像的梯度和背景圖像的梯度的方向和幅度，并據(jù)此提取并輸出前景輪廓的方法包括以下步驟: 步驟1031:根據(jù)步驟102輸出的所述當前幀圖像的水平方向梯度和垂直方向梯度、以及所述背景圖像的水平方向梯度和垂直方向梯度計算所述當前幀圖像內(nèi)每個像素點的梯度幅值Al和梯度方向Θ 1、以及所述背景圖像內(nèi)每個像素點的梯度幅值A2和梯度方向Θ2 ； 步驟1032:如果所述當前幀圖像內(nèi)的像素點(x，y)的梯度幅值Al和所述背景圖像內(nèi)的該像素點(x，y)的梯度幅值A2均>第一閾值Tl，則轉入步驟1033 ;如果梯度幅值Al和A2均≤第二閾值T2，則認為該像素點(x，y)為噪聲點，否則計算|A1-A2| ;如果|A1_A2|≤第三閾值T3，則認為該像素點(x，y)屬于前景點； 步驟1033:計算所述當前幀圖像內(nèi)的該像素點(x，y)的梯度方向Θ I與所述背景圖像內(nèi)的該像素點(x，y)的梯度方向Θ2的絕對差值I Θ?-Θ2|，如果I Θ?-Θ2|≤第四閾值T4,則認為該像素點(x，y)屬于前景點； 步驟1034:提取出所有屬于前景點的像素點，從而獲取前景輪廓。
4.根據(jù)權利要求3所述的目標檢測方法，其特征在于，所述的第一閾值Tle [8，12]，第二閾值12^[3，5]，第三閾值13￡[4，6]，第四閾值14￡[18°，22° ]。
5.根據(jù)權利要求1所述的目標檢測方法，其特征在于，在步驟104中，所述的對提取的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊，并濾除噪聲以輸出目標包括以下步驟: 步驟1041:對步驟103輸出的前景輪廓進行填充以獲取前景團塊； 步驟1042:計算當前幀圖像與背景圖像的差值圖像，采用閾值分割法對該差值圖像進行閾值分割，以獲取差值圖像中的變化前景； 步驟1043:對所述前景團塊和所述變化前景進行“與”操作，將同時屬于所述前景團塊和所述變化前景的像素點作為目標點以獲取并輸出目標。
【文檔編號】G06T7/20GK103971382SQ201410214426
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月21日 優(yōu)先權日:2014年5月21日
【發(fā)明者】李富明, 黃國棟, 周建朋, 孫家新, 王開均 申請人:國家電網(wǎng)公司, 國網(wǎng)天津市電力公司