可適應(yīng)隨機(jī)噪聲和光照變化的背景建模方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及媒體通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種可適應(yīng)隨機(jī)噪聲和光照變化的背景 建模方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，安防等用途的視頻采集設(shè)備逐漸普及，所產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)體量 巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價(jià)值密度低、處理速度要求高等特點(diǎn)，人工方式難W處理，因此智能視 頻分析技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用?，F(xiàn)代的物體識(shí)別技術(shù)中，基于啟發(fā)式規(guī)則方式的，多 采用物體的形狀、大小、比例等信息對(duì)提取的前景物體進(jìn)行分析，從而得到物體種類。
[0003]復(fù)雜條件下的前景提取是一項(xiàng)較困難的工作，困難主要來源于背景的高度復(fù)雜性 和背景本身的變化。背景消除法是一種廣泛使用的方法，它假定背景已知而且是動(dòng)態(tài)的。通 過將視頻峽和背景圖像進(jìn)行逐像素比較來提取前景，該種方法在背景本身變化的情況下會(huì) 失效，為了解決背景的局部變化問題，采用背景建模是智能視頻分析的重要技術(shù)之一，主流 的方法是基于背景區(qū)域在時(shí)間上保持相對(duì)不變的一般規(guī)律，采用混合高斯模型對(duì)視頻圖像 中的像素值進(jìn)行建模，并W像素值相對(duì)于模型的匹配度分割前景和背景。
[0004]上述現(xiàn)有技術(shù)中的背景建模的方法的缺點(diǎn)為；不能適應(yīng)光照的快速變化，并且在 隨機(jī)噪聲較嚴(yán)重時(shí)應(yīng)用效果較差。例如，倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中的沙塵和照明都會(huì)嚴(yán)重影響其使用性 能，導(dǎo)致前景目標(biāo)的誤檢和漏檢，造成智能視頻分析的障礙。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種可適應(yīng)隨機(jī)噪聲和光照變化的背景建模方法，提高了 光照變化時(shí)對(duì)圖像前景背景分割的準(zhǔn)確性和模型的適應(yīng)能力。
[0006]-種可適應(yīng)隨機(jī)噪聲和光照變化的背景建模方法，包括W下步驟：
[0007] 步驟A ;選取視頻圖像中的若干峽圖像作為訓(xùn)練圖像，基于設(shè)定的高斯濾波器組 對(duì)所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行濾波，得到多組濾波圖像，根據(jù)每組濾波圖像和所述訓(xùn)練圖像初始化 多組單高斯模型；
[0008]步驟B;根據(jù)所述每組單高斯模型參數(shù)，結(jié)合多組濾波圖像和當(dāng)前峽圖像計(jì)算出 多組參考背景掩模；
[0009] 步驟C ;根據(jù)光照變化概率計(jì)算差異度掩模，對(duì)所述每組參考背景掩模進(jìn)行光照 補(bǔ)償，并計(jì)算出多組修正背景掩模；
[0010] 步驟D;對(duì)所有修正背景掩模進(jìn)行平均得到魯棒背景掩模，并通過該魯棒背景掩 模對(duì)所述當(dāng)前峽圖像進(jìn)行分割前景背景，并更新所述每組單高斯模型參數(shù)。
[0011] 所述步驟A包括：
[0012] 選取視頻圖像中的開始部分的若干峽圖像作為訓(xùn)練圖像，設(shè)置不同方差的多個(gè)高 斯濾波器組成高斯濾波器組，用所述高斯濾波器組中的每個(gè)高斯濾波器對(duì)每個(gè)訓(xùn)練圖像進(jìn) 行濾波，得到多組濾波圖像；
[0013] 對(duì)每個(gè)所述訓(xùn)練圖像和所述每組濾波圖像中的相同位置的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值 采用期望最大化EM算法訓(xùn)練一個(gè)單高斯模型；
[0014] 并將最后一峽訓(xùn)練圖像設(shè)為當(dāng)前峽圖像。
[001引所述步驟B包括：
[0016] 當(dāng)所述當(dāng)前峽圖像為所述訓(xùn)練圖像之后的任意峽圖像時(shí)，將所述當(dāng)前峽圖像通過 所述高斯濾波器組進(jìn)行濾波，得到多個(gè)濾波圖像；
[0017] 計(jì)算所述當(dāng)前峽圖像和所述多個(gè)濾波圖像中的相同位置的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值 屬于對(duì)應(yīng)的所述單高斯模型的概率值，作為參考背景掩模；
[0018] 當(dāng)當(dāng)前峽圖像是最后一峽訓(xùn)練圖像時(shí)，則將所述參考背景掩模作為當(dāng)前峽圖像的 修正背景掩模，執(zhí)行步驟D;否則執(zhí)行步驟C。
[001引所述步驟C包括：
[0020] 根據(jù)每個(gè)所述參考背景掩模和所述當(dāng)前峽圖像的前一峽圖像對(duì)應(yīng)的修正背景掩 模的差異度，生成一個(gè)新圖像，該新圖像中各像素點(diǎn)的值隨著對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)處的所述差異度 指數(shù)增長(zhǎng)，將該新圖像作為該參考背景掩模對(duì)應(yīng)的差異度掩模；
[0021] 根據(jù)所述當(dāng)前峽圖像和所述前一峽圖像的差異度，計(jì)算各像素點(diǎn)光照變化的概 率，通過光照補(bǔ)償?shù)玫矫總€(gè)所述參考背景掩模對(duì)應(yīng)的所述修正背景掩模。
[002引所述步驟D包括：
[0023] 對(duì)步驟C中得到的所有所述修正背景掩模進(jìn)行平均計(jì)算，得出的值作為當(dāng)前峽圖 像的魯棒背景掩模，將所述魯棒背景掩模作為當(dāng)前峽圖像前景背景的分割闊值，對(duì)于當(dāng)前 峽圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的像素值，大于所述前景背景的分割闊值，則當(dāng)前峽圖像中的該 像素點(diǎn)為背景；否則，該當(dāng)前峽圖像中的該像素點(diǎn)為前景；
[0024] 所述當(dāng)前峽圖像是所述視頻中需要進(jìn)行前景背景分割的最后一峽圖像，則前景背 景分割過程結(jié)束；否則根據(jù)所述差異度掩模和所述魯棒背景掩模對(duì)所有單高斯模型參數(shù)進(jìn) 行更新；并將下一峽圖像作為當(dāng)前峽圖像，執(zhí)行步驟B。
[0025] 所述步驟B中的參考背景掩模的計(jì)算公式為：
[0026]
[0027] 設(shè)所有濾波器的序號(hào)為i，且i=0, . . .，N，k是由經(jīng)驗(yàn)確定的參數(shù)，控制參考背景掩 模中90%W上的像素點(diǎn)取值在0-1之間；其中，第t峽圖像記為/f，經(jīng)過第i個(gè)濾波器濾波 后的濾波圖像為^才i=〇, . . .，N，訓(xùn)練出的高斯模型由均值圖像yi和方差圖像0i表示。
[0028] 所述步驟C中的差異度掩模的計(jì)算公式為：
[0029]
2
[0030] 其中，a是與背景變化速度相關(guān)的響應(yīng)系數(shù)，且a〉l; 是第t-1峽第i個(gè)修正背 景掩模。
[003。 所述修正背景掩模j：非勺計(jì)算公式為：
[0032]
3
[0033] 其中，?表示兩個(gè)圖像中各對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的像素值相乘產(chǎn)生一個(gè)新的圖像；b是 與光照變化概率相關(guān)的響應(yīng)系數(shù)，且〇<b<l; 4表示/(,'中的光照變化系數(shù)，其計(jì)算公式 為：
[0034]
4
[00巧]如果i=0, 是所有訓(xùn)練圖像和經(jīng)過一個(gè)單高斯濾波器產(chǎn)生的所有濾波圖像中 的第t-1峽圖像，否則itl是所有訓(xùn)練圖像和經(jīng)過一個(gè)單高斯濾波器產(chǎn)生的所有濾波圖像 中的第t-1峽圖像經(jīng)過第i個(gè)濾波器濾波后得到的濾波圖像；Rp，Gp，Bp分別表示圖像P的 紅、綠、藍(lán)H個(gè)通道各自的單通道圖像，P的取值為1^1或4。
[0036] 所述步驟D中的魯棒背景掩模Rt的計(jì)算公式為：
[0037]
5 [003引其中，N為所有高斯濾波器的數(shù)量。
[0039] 所述步驟D中對(duì)所述單高斯模型參數(shù)進(jìn)行更新的計(jì)算公式為：
[0042] 其中，巧一//'嚴(yán)表示!;一作中各像素點(diǎn)的像素值經(jīng)過平方計(jì)算后的圖像，使 t=t+l后，繼續(xù)執(zhí)行步驟B。
[0043] 由上述本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可W看出，本發(fā)明實(shí)施例通過多個(gè)高斯濾 波器對(duì)需要進(jìn)行前景背景分割的視頻圖像進(jìn)行濾波，并通過訓(xùn)練高斯模型計(jì)算出參考背景 掩模，在該參考背景掩模的基礎(chǔ)上進(jìn)行光照補(bǔ)償，計(jì)算得出修正背景掩模，并最終計(jì)算出魯 棒背景掩模，從而通過該魯棒背景掩模對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行前景背景的分割，實(shí)現(xiàn)了通過 估計(jì)背景變化的速度和模型對(duì)背景變化的滯后性進(jìn)行背景建模，并且可W根據(jù)光照變化對(duì) 圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)單高斯模型的更新速度，從而提高了在光照變化的情況 下對(duì)圖像進(jìn)行前景背景分割的準(zhǔn)確性。
【附圖說明】
[0044]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用 的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本 領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可W根據(jù)該些附圖獲得其他 的附圖。
[0045] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種可適應(yīng)隨機(jī)噪聲和光照變化的背景建模方法的 處理流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0046] 為便于對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的理解，下面將結(jié)合附圖W幾個(gè)具體實(shí)施例為例做進(jìn)一步 的解釋說明，且各個(gè)實(shí)施例并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。
[0047] 本發(fā)明通過對(duì)需要分割前景和背景的視頻截取若干峽視頻圖像作為訓(xùn)練圖像，通 過訓(xùn)練圖像和濾波圖像的相應(yīng)像素點(diǎn)的像素值使用EM(ExpectationMaximization,期望 最大化）算法訓(xùn)練單高斯模型，并通過單高斯模型計(jì)算出各訓(xùn)練圖像和濾波圖像的參考背 景掩模，在該參考背景掩模的基礎(chǔ)上進(jìn)行光照補(bǔ)償，計(jì)算得出修正背景掩模，并最終計(jì)算出 魯棒背景掩模從而對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行前景和背景的分割。W使該背景建模方法可W在光 照等干擾情況下提高對(duì)圖像進(jìn)行前景背景分割的準(zhǔn)確性。
[0048] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種可適應(yīng)隨機(jī)噪聲和光照變化的背景建模方法的處理流 程圖如圖1所示，包括如下的處理步驟：
[004引步驟S100 ;從視頻圖像中的開始部分選取d峽圖像作為訓(xùn)練圖像，將視頻圖像的 分辨率記為n行m列。設(shè)置一個(gè)由N> 0個(gè)高斯濾波器組成的高斯濾波器組，其中每個(gè)高 斯濾波器的方差都不相同，并基于設(shè)定的高斯濾波器組對(duì)所述訓(xùn)練圖像進(jìn)行濾波，得到多 組濾波圖像，根據(jù)每組濾波圖像和所述訓(xùn)練圖像初始化多組單高斯模型。設(shè)濾波器的序號(hào) 為i，且i=0,. . .，N，當(dāng)i=0時(shí)，代表沒有濾波器，即該圖像沒有經(jīng)過濾波器的濾波作用，即進(jìn) 行處理的該峽圖像為訓(xùn)練圖像。
[0050] 然后分別進(jìn)行W下兩步操作：
[0051] 第一步：如果i=〇,即沒有濾波器進(jìn)行濾波作用，則把所有的訓(xùn)練圖像作為單高斯 模型的訓(xùn)練樣本集；否則，用第i個(gè)高斯濾波器對(duì)所有的訓(xùn)練圖像逐一進(jìn)行濾波，把經(jīng)過第 i個(gè)濾波器濾波后生成的d峽濾波圖像和原始的所有訓(xùn)練圖像作為一個(gè)訓(xùn)練樣本集，則有i 個(gè)訓(xùn)練樣本集，其中各峽濾波圖像的分辨率為n行m列；
[0052] 第二步：針對(duì)訓(xùn)練樣本集中所有圖像的相應(yīng)位置處的每個(gè)相應(yīng)像素點(diǎn)的像素值使 用EM算法進(jìn)行計(jì)算，訓(xùn)練出多組單高斯模型，即共有i組單高斯模型，訓(xùn)練出的單高斯模型 皆由均值圖像yi和方差圖像表示，其中，均值圖像yi的分辨率大小為n行m列，其各 像素點(diǎn)的像素值表示所有圖像中相同位置處對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)像素值的均值；0i的分辨率大小 也為n行m列，其各像素點(diǎn)的像素值表示所有圖像中相同位置處的該對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的像素值 的方差，并將當(dāng)前處理的圖像序號(hào)記為t，其值設(shè)為d。
[0053] 步驟S110 ;根據(jù)步驟S100中的每組單高斯模型的參數(shù)，結(jié)合多組濾波圖像和當(dāng)前 峽圖像計(jì)算出多組參考背景掩模；
[0054]首先將第t峽圖像記為/f，對(duì)i=0,. . .，N，分別執(zhí)行W下兩步操作：
[00巧]第一步；用步驟S100中的第i個(gè)高斯濾波器對(duì)if進(jìn)行濾波，當(dāng)當(dāng)前峽圖像為訓(xùn)練 圖像之后的任意峽圖像時(shí)，將當(dāng)前峽圖像通過高斯濾波器組進(jìn)行濾波，相應(yīng)得到多個(gè)濾波 圖像，并且產(chǎn)生的濾波圖像記為^，其中//的分辨率大小為n行m列；
[0056] 第二步；計(jì)算第t峽第i個(gè)參考背景掩模，記為哀;'。度/是分