基于关联帧差分法的运动目标检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107993254A(43)申请公布日2018.05.04(21)申请号201711337002.XG06K9/62(2006.01)(22)申请日2017.12.14G06T11/40(2006.01)(71)申请人广西科技大学地址545006广西壮族自治区柳州市东环路268号(72)发明人王智文蒋联源张灿龙欧阳浩黄镇谨唐博文胡振寰(74)专利代理机构长沙正奇专利事务所有限责任公司43113代理人周晟(51)Int.Cl.G06T7/254(2017.01)G06T5/40(2006.01)G06T7/90(2017.01)G06K9/38(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称基于关联帧差分法的运动目标检测方法(57)摘要本发明旨在提供一种基于关联帧差分法的运动目标检测方法，包括以下步骤：A、将视频图像进行灰度处理、均衡化处理以及中值滤波得到预处理图像；B、选取相邻的任意三帧的预处理图像作为待检测图像，预设图像相似度阈值；计算相邻两帧待检测图像的相似度，当均小于图像相似度阈值，执行步骤C；C、计算得到相邻两帧待检测图像的差分图像；D、预设差分阈值，对相邻两帧待检测图像的差分图像进行二值化处理得到差分二值化图像；E、将相邻两帧待检测图像的各个像素点的值进行叠加，得到初步检测结果图，对初步检测结果图轮廓填充后，得到最终检测结果图。该方法克服现有技术的缺陷，具有减少目标拉伸、准确率更高的特点。CN107993254ACN107993254A权利要求书1/2页1.基于关联帧差分法的运动目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：A、将视频图像进行灰度处理后得到灰度图像，利用灰度直方图对灰度图像进行均衡化处理得到均衡化图像，最后对均衡化图像进行中值滤波得到预处理图像；B、选取相邻的三帧预处理图像作为待检测图像，预设图像相似度阈值；提取待检测图像的颜色特征向量并根据颜色特征向量计算相邻两帧待检测图像的相似度，并与图像相似度阈值进行对比，若均大于图像相似度阈值则执行步骤C的操作，反之则重新选取待检测图像再次进行上述相似度计算以及阈值判断；C、令三帧待检测图像分别为图像k-1、图像k、图像k+1；将图像k-1、图像k中相同坐标的像素点的灰度值求差后取绝对值，得到该像素点的差分值，上述各个像素点的差分值构成图像k-1、图像k的差分图像；将图像k、图像k+1中相同坐标的像素点的灰度值求差后取绝对值，得到该像素点的差分值，上述各个像素点的差分值构成图像k、图像k+1的差分图像；D、预设差分阈值，利用差分阈值分别对图像k-1、k的差分图像与图像k、图像k+1的差分图像进行二值化处理，分别得到图像k-1、图像k的差分图像与图像k、图像k+1的差分图像中各个像素点的二值化值，分别构成图像k-1、图像k的差分二值化图像以及图像k、图像k+1的差分二值化图像；E、将图像k-1、图像k的差分二值化图像以及图像k、图像k+1的差分二值化图像中的各个像素点的值进行叠加，得到初步检测结果图，对初步检测结果图进行轮廓填充后，得到最终检测结果图。2.如权利要求1所述的基于关联帧差分法的运动目标检测方法，其特征在于：所述的步骤B具体为：相邻两帧待检测图像的相似度计算如下：其中S(F1,F2)为图像k-1与图像k的相似度，S(F2,F3)为图像k与图像k+1的相似度，F1(i)，F2(i)，F3(i)分别为图像k-1、图像k、图像k+1的颜色特征向量，i为颜色特征向量的元素序号；所述的阈值判断如下：当S(F1,F2)>T1；S(F2,F3)>T1；则执行步骤C；当S(F1,F2)<T1或S(F2,F3)<T1；则再次执行步骤B；其中，T1为图像相似度阈值。3.如权利要求2所述的基于关联帧差分法的运动目标检测方法，其特征在于：所述的步骤C具体为：所述的图像k-1、图像k中各像素点的差分值D1(x,y)为：D1(x,y)＝|f2(x,y)-f1(x,y)|(3)；2CN107993254A权利要求书2/2页所述的图像k、图像k+1中各像素点的差分值D2(x,y)为：D2(x,y)＝|f3(x,y)-f2(x,y)|(4)；其中f1(x,y)、f2(x,y)、f3(x,y)分别为图像k-1、图像k、图像k+1各个像素点的灰度值。4.如权利要求3所述的基于关联帧差分法的运动目标检测方法，其特征在于：所述的步骤D具体为：所述的图像k-1、图像k的差分图像与图像k、图像k+1的差分图像的二值化处理如下：图像k-1、k的差分图像中各个像素点的二值化值R1(x,y)为：图像k、k+1的差分图像中各个像素点的二值化值R2(x,y)为：其中T2为差分阈值。5.如权利要求4所述的基于关联帧差分法