一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法，包括如下步驟：將輸入的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲；利用相鄰的三幀圖像，把中間幀分別與相鄰幀進(jìn)行差分，然后再把結(jié)果相與；去除二值圖像中的噪聲點(diǎn)、虛假目標(biāo)區(qū)域，再用區(qū)域生長的方法改進(jìn)真實(shí)目標(biāo)區(qū)域的邊界。本發(fā)明專利技術(shù)首先對(duì)相鄰的圖像幀進(jìn)行差分并二值化差分灰度圖像，然后掃描二值圖像去除虛假運(yùn)動(dòng)物體及孤立亮點(diǎn),最后用區(qū)域生長的辦法改進(jìn)運(yùn)動(dòng)物體的信息，在背景復(fù)雜、存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體的視頻中能準(zhǔn)確地檢測出各個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并有效地填充了目標(biāo)的空洞,與傳統(tǒng)幀間差分法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法等相比能夠更精確地檢測出運(yùn)動(dòng)物體。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測
，尤其涉及一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法。
技術(shù)介紹
傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法有光流法、幀間差分法、背景差分法以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法等。光流法能夠在預(yù)先不知道場景任何信息的條件下，檢測出獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)物體,但多數(shù)光流法計(jì)算復(fù)雜耗時(shí)，難以滿足實(shí)時(shí)檢測的要求；背景差分法則很難獲取完全不含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像幀來初始化背景，如果背景中存在運(yùn)動(dòng)物體或者背景中的靜止物體突然運(yùn)動(dòng)會(huì)引起虛靜止物體的出現(xiàn)，干擾檢測結(jié)果；幀間差分法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法算法簡單，有較強(qiáng)的自適應(yīng)性，可以滿足實(shí)時(shí)性要求，但是對(duì)于復(fù)雜場景中如光照不均勻、存在灰度不同的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、背景中有搖擺的樹枝等的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測精確度不高。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的在于通過一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法，來解決以上
技術(shù)介紹
部分提到的問題。為達(dá)此目的，本專利技術(shù)采用以下技術(shù)方案：一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法，其包括如下步驟：S101、將輸入的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲；S102、利用相鄰的三幀圖像，把中間幀分別與相鄰幀進(jìn)行差分，然后再把結(jié)果相與；S103、去除二值圖像中的噪聲點(diǎn)、虛假目標(biāo)區(qū)域，再用區(qū)域生長的方法改進(jìn)真實(shí)目標(biāo)區(qū)域的邊界。特別地，所述步驟S103具體包括：對(duì)二值圖像進(jìn)行掃描,去除圖中的孤立亮點(diǎn)并存儲(chǔ)準(zhǔn)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)目、各目標(biāo)區(qū)域面積及其邊界坐標(biāo)；設(shè)定一個(gè)閾值,去除所有小于閾值的目標(biāo)區(qū)域,得到目標(biāo)生長的種子區(qū)域；用區(qū)域生長的方法進(jìn)行區(qū)域合并并且填充漏洞。本專利技術(shù)提出的基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法首先對(duì)相鄰的圖像幀進(jìn)行差分并二值化差分灰度圖像，然后掃描二值圖像去除虛假運(yùn)動(dòng)物體及孤立亮點(diǎn),最后用區(qū)域生長的辦法改進(jìn)運(yùn)動(dòng)物體的信息，在背景復(fù)雜、存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體的視頻中能準(zhǔn)確地檢測出各個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并有效地填充了目標(biāo)的空洞,與傳統(tǒng)幀間差分法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法等相比能夠更精確地檢測出運(yùn)動(dòng)物體。附圖說明圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例提供的基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法流程圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步說明。可以理解的是，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋本專利技術(shù)，而非對(duì)本專利技術(shù)的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本專利技術(shù)相關(guān)的部分而非全部內(nèi)容，除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本專利技術(shù)的
的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在本專利技術(shù)的說明書中所使用的術(shù)語只是為了描述具體的實(shí)施例的目的，不是旨在于限制本專利技術(shù)。本文所使用的術(shù)語“及/或”包括一個(gè)或多個(gè)相關(guān)的所列項(xiàng)目的任意的和所有的組合。請(qǐng)參照?qǐng)D1所示，圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例提供的基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法流程圖。本實(shí)施例中基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法具體包括如下步驟：S101、將輸入的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲。視頻圖像經(jīng)過預(yù)處理后,圖中感興趣區(qū)域的可視化效果將得到改善,有利于為后續(xù)的目標(biāo)檢測、特征提取、目標(biāo)跟蹤提供高質(zhì)量的圖像。S102、利用相鄰的三幀圖像，把中間幀分別與相鄰幀進(jìn)行差分，然后再把結(jié)果相與。這樣可以檢測出中間幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的形狀輪廓。在差分圖像的二值化中，閾值的選取將直接影響目標(biāo)分割的精度。門限閾值定得太高,容易把大量的目標(biāo)判為背景，反之又容易將大量的背景判定為目標(biāo)。攝像機(jī)的采樣率普遍大于每秒十五幀，所以相鄰幀圖像變化不大。因此在差分圖像中,未變化區(qū)域即背景中的像素的灰度值很小，而變化區(qū)域即運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所在區(qū)域灰度值較大。這表明在差分圖像中,不同區(qū)域像素的灰度值服從不同的分布：背景區(qū)域中像素的灰度值受到噪聲影響呈現(xiàn)高斯分布，而前景目標(biāo)區(qū)域中像素的灰度值分布是非高斯的。S103、去除二值圖像中的噪聲點(diǎn)、虛假目標(biāo)區(qū)域，再用區(qū)域生長的方法改進(jìn)真實(shí)目標(biāo)區(qū)域的邊界。對(duì)二值圖像進(jìn)行掃描,去除圖中的孤立亮點(diǎn)并存儲(chǔ)準(zhǔn)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)目、各目標(biāo)區(qū)域面積及其邊界坐標(biāo)。掃描整幅圖像后,雖然去除了孤立的亮點(diǎn)，但是得到的準(zhǔn)目標(biāo)區(qū)域中還包含了一些成塊的噪聲區(qū)域以及虛假目標(biāo)區(qū)域。由于這些虛假的目標(biāo)區(qū)域和噪聲塊面積都不大，所以可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及原圖像中真實(shí)目標(biāo)的大小，設(shè)定一個(gè)閾值,去除所有小于閾值的目標(biāo)區(qū)域，得到目標(biāo)生長的種子區(qū)域。用區(qū)域生長的方法進(jìn)行區(qū)域合并并且填充漏洞。以上所述僅為本專利技術(shù)的優(yōu)選實(shí)施例，并不用于限制本專利技術(shù)，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，本專利技術(shù)可以有各種改動(dòng)和變化。凡在本專利技術(shù)的精神和原理之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本專利技術(shù)的保護(hù)范圍之內(nèi)。本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法，其特征在于，包括如下步驟：S101、將輸入的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲；S102、利用相鄰的三幀圖像，把中間幀分別與相鄰幀進(jìn)行差分，然后再把結(jié)果相與；S103、去除二值圖像中的噪聲點(diǎn)、虛假目標(biāo)區(qū)域，再用區(qū)域生長的方法改進(jìn)真實(shí)目標(biāo)區(qū)域的邊界。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于視頻圖像的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偵測方法，其特征在于，包括如下步驟：
S101、將輸入的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲；
S102、利用相鄰的三幀圖像，把中間幀分別與相鄰幀進(jìn)行差分，然后再把
結(jié)果相與；
S103、去除二值圖像中的噪聲點(diǎn)、虛假目標(biāo)區(qū)域，再用區(qū)域生長的方法改
進(jìn)真實(shí)目標(biāo)區(qū)域的邊界。
2....

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：唐靖嵐，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：無錫清楊機(jī)械制造有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇;32