CN101556698A

CN101556698A - 一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统

Info

Publication number: CN101556698A
Application number: CNA2008100359080A
Authority: CN
Inventors: 张慧
Original assignee: Shanghai Baokang Electronic Control Engineering Co Ltd
Current assignee: Shanghai Baokang Electronic Control Engineering Co Ltd
Priority date: 2008-04-10
Filing date: 2008-04-10
Publication date: 2009-10-14

Abstract

本发明提出一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统，其包括：获取连续帧的视频图像，提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据，对上述每一点的连续帧数据进行排序，提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。该技术更包括获取新一帧的视频图像，提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据，删除上述连续帧中最旧一帧的数据，对于上述新一帧的数据进行插入排序，提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。该技术能够适应不同的背景情况，而且计算简单快速，同时能够有效的防止背景图像中的车辆运动痕迹残留的发生率，从而提高检测的有效性。

Description

一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统

技术领域

本发明涉及一种运动目标检测方法与系统，且特别涉及一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统。

背景技术

当今社会，城市发展十分迅猛，城市的人口和车辆在急剧增长，交通流量日益加大，交通拥堵现象日趋严重，交通系统面临着巨大的压力，交通问题已经成为城市管理中的重大问题，其严重阻碍着城市的发展，特别是各种车辆违章现象的随时随地的发生，使得城市交通的监控变得非常困难，由此出现了运动目标视频检测技术用以监控车辆的交通情况。

面对快速发展的高速公路交通和车速的提升，研究先进的车辆检测算法成为必然。利用视频图像信息对快速车辆进行检测，常用的方法是背景抽取，其关键在于合适的背景模型。目前的背景模型大多采用采用迭代的算法，即直接取第一帧图像为初始背景，利用下一帧和初始背景帧迭代进行背景更新。此算法虽然算法简单，但当车流量比较大的时候，得到的背景容易留下部分车辆水印，对后续的检测不利；而且必须保证所取得第一帧的图像没有运动物体，灵活性不够强。

目前常用的动目标检测常用的有：时间间隔帧差法，基于光流的方法和背景减除方法。时间间隔帧差法在动态环境下的适应性很好，计算简单。但其分割出来的区域通常比实际物体大，提取运动物体比较困难。基于光流的方法虽然检测效果良好，但是光流场的估计问题相当困难，计算复杂，抗噪性能差。背景减除方法能够提供最完全的特征数据，而且处理速度快，能适合实时系统的要求。但对于动态场景的变化，如光照等特别敏感。

目前大部分采用背景模型是时间平均图像，但它只适用于目标持续不断的移动且较少物体情况，而且背景简单的情况。也有采用单高斯或则混合高斯模型进行背景更新，但是计算量大。

因此迫切需要一种背景建模与更新方法，使其能够适应不同的背景情况，而且计算简单快速，同时能够有效的防止背景图像中的车辆运动痕迹残留的发生率，从而提高检测的有效性。

发明内容

本发明的目的是提供一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统，用以快速且有效地检测到背景图像。

为了实现上述目的，本发明提出一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法，其包括：获取连续帧的视频图像；提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据；对上述每一点的连续帧数据进行排序；提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。

进一步的，其中上述连续帧的数量为最大序列存储帧数。

进一步的，其中上述连续帧数据为像素灰度值。

进一步的，其中上述排序方式为中值排序。

进一步的，上述背景图像处理方法更包括：获取新一帧的视频图像；提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据；删除上述连续帧中最旧一帧的数据；对于上述新一帧的数据进行插入排序；提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。

进一步的，其中上述提取序列中值并获取背景图像的步骤为根据一更新步长获得。

进一步的，其中上述更新步长大于等于1，当上述更新步长设定为1时，对每一帧新的数据进行排序并提取中值，得到背景图像。

本发明更提供一种运动目标检测中采集的背景图像处理系统，具有参数配置模块用以配置上述处理系统，上述背景图像处理系统包括：视频捕捉装置，用以获取运动目标连续帧的视频图像；数据提取模块，用以提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据；排序模块，用以对上述每一点的连续帧数据进行排序；以及背景提取模块，用以提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。

进一步的，其中上述连续帧的数量为上述参数配置模块所设定的最大序列存储帧数。

进一步的，其中上述连续帧数据为像素灰度值。

进一步的，其中上述排序方式为中值排序。

进一步的，上述背景图像处理系统更包括：更新控制模块，用以控制上述视频捕捉装置获取新一帧的视频图像，并控制上述数据提取模块提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据；以及更新处理模块，用以删除上述连续帧中最旧一帧的数据，并对于上述新一帧的数据进行插入排序，其中上述更新控制模块更用以控制上述背景提取模块提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。

进一步的，其中上述提取序列中值并获取背景图像的步骤根据一更新步长获得，上述更新步长为上述参数配置模块所设定。

本发明提出的运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统利用统计的方法进行背景建模和更新，能够快速提取并更新当前背景。该方法灵活性比较强，可以根据参数调整适应不同的背景情况，而且计算简单快速。能够有效的防止背景图像中的车辆运动痕迹残留的发生率，提高检测的有效性。

附图说明

图1所示为本发明一较佳实施例的初始化背景的流程图；

图2所示为本发明一较佳实施例的背景更新的流程图；

图3所示为本发明一较佳实施例的功能方块图；

图4所示为本发明一较佳实施例的虚拟线圈存储数据库结构；

图5所示为本发明一较佳实施例的中值统计数据库结构；

图6所示为本发明一较佳实施例的背景提取数据库结构。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举较佳具体实施例并配合所附图式说明如下。

请参考图1，图1所示为本发明一较佳实施例的初始化背景的流程图。本发明提出的运动目标检测中采集的背景图像处理方法，其包括：步骤110：获取连续帧的视频图像；步骤120：提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据；步骤130：对上述每一点的连续帧数据进行排序；步骤140：提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。

根据本发明一较佳实施例，其中上述连续帧的数量为最大序列存储帧数，上述连续帧数据为像素灰度值，上述排序方式为中值排序。

运动目标的视频检测通常采用虚拟线圈法，而其个数可为用户所设置。本发明一较佳实施例首先取最大序列存储帧数(MSC)连续的视频图像，根据虚拟线圈坐标提取其像素灰度值，按帧的序号顺序存储在数组中。虚拟线圈存储数据库结构如图4所示，此数据库大小为MSC*N*Loop_Number，其中MSC为最大序列存储帧数；N为虚拟线圈的高度*虚拟线圈的宽度，即所截取的虚拟线圈内的数据个数；Loop_Number为设置的虚拟线圈的个数。每一帧数据即为数据存储数组中的一行数据。对上述数组中的每一列数据做中值统计排序。将统计排序后的结果依次存入到中值统计数据库结构中。(中值统计数据库结构如图5所示)。此数据库大小为MSC*N*Loop_Number。此时每一列存入的是对该点的MSC帧数据由小到大的排序结果。完成数据的排序后，提取每个点序列的中值，存入背景提取数据库中(背景提取数据库结构如图4所示)。此数据库大小为Width*Height*Loop_Number，其中Width为虚拟线圈宽，Height为虚拟线圈高。此时完成了初始化背景的提取。

如果有多个虚拟线圈，则需要多个存储数组。背景提取需要一个初始化的过程，在提取过程中，不对读入的视频图像做检测。

再请参考图2，图2所示为本发明一较佳实施例的背景更新的流程图。本发明一较佳实施例的上述背景图像处理方法更包括：步骤210：获取新一帧的视频图像；步骤220：提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据；步骤230：删除上述连续帧中最旧一帧的数据；步骤240：对于上述新一帧的数据进行插入排序；步骤250：提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。

根据本发明一较佳实施例，其中上述提取序列中值并获取背景图像的步骤由一更新步长获得，上述更新步长大于等于1，当上述更新步长设定为1时，对每一帧新的数据进行排序并提取中值，得到背景图像。

由于外界光线的变化，背景是逐渐发生变化的，所以在进行车辆检测的同时也要对背景进行更新，采用去旧补新的方式对虚拟线圈存储数据库进行操作。对一帧新的数据(假设这一帧数据的标号为MSC+j)，首先提取其线圈内的数据，然后用新的数据(MSC+j这一帧)取代虚拟线圈存储数据库中该线圈所对应数据的最旧的数据(第j帧数据)。

在中值统计数据库中，首先去除该虚拟线圈所对应的中值序列中相应的最旧的数据(第j帧数据)，然后对新的数据(MSC+j这一帧)进行插入排序，更新中值统计序列。

然后根据更新步长(Up_S)参数，如果Up_S等于1，则表示来一帧新数据就对背景更新一次，即实时更新，如果Up_S不等于1，则表示新数据累积到一定量之后，才进行背景更新。判断n是否等于Up_S，否则输入新一帧数据；反之，则提取中值统计数据库中每行数据的中值作为最佳的背景点，组合后输入背景，取代原背景。

请参考图3，图3所示为本发明一较佳实施例的功能方块图。本发明提供一种运动目标检测中采集的背景图像处理系统，具有参数配置模块10用以配置上述处理系统，上述背景图像处理系统包括：视频捕捉装置20，用以获取运动目标连续帧的视频图像；数据提取模块30，用以提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据；排序模块40，用以对上述每一点的连续帧数据进行排序；以及背景提取模块50，用以提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。

根据本发明一较佳实施例，其中上述连续帧的数量为上述参数配置模块10所设定的最大序列存储帧数，上述连续帧数据为像素灰度值，上述排序方式为中值排序。

本发明的背景图像处理系统更包括：更新控制模块60，用以控制上述视频捕捉装置20获取新一帧的视频图像，并控制上述数据提取模块30提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据；以及更新处理模块70，用以删除上述连续帧中最旧一帧的数据，并对于上述新一帧的数据进行插入排序，其中上述更新控制模块60更用以控制上述背景提取模块50提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。

根据本发明一较佳实施例，其中上述提取序列中值并获取背景图像的步骤根据一更新步长获得，上述更新步长为上述参数配置模块10所设定，其中上述更新步长大于等于1，当上述更新步长设定为1时，对每一帧新的数据进行排序并提取中值，得到背景图像。

参数配置模块10根据实际的路面状况提供线圈的个数、位置、最大序列存储帧数(MSC)和更新步长(Up_S)，其中最大序列存储帧数应尽量大于100，如果当前道路车流量较大，应该适当的增加，保证背景的正确性；更新步长大于等于1，如果想要实时更新，则更新步长为1。

首先，视频捕捉装置20(通常为摄像头)取最大序列存储帧数连续的视频图像，然后数据提取模块30根据虚拟线圈坐标提取其像素灰度值，按帧的序号顺序存储在数组中，即存储在虚拟线圈存储数据库中，再由排序模块40对上述数组中的每一列数据做中值统计排序，将统计排序后的结果依次存入到中值统计数据库结构中，完成数据的排序后，背景提取模块50提取每个点序列的中值，存入背景提取数据库中，此时完成了初始化背景的提取。如果有多个虚拟线圈，则需要多个存储数组。背景提取需要一个初始化的过程，在提取过程中，不对读入的视频图像做检测。

由于外界光线的变化，背景是逐渐发生变化的，所以在进行车辆检测的同时也要对背景进行更新，因此本发明一较佳实施例提供更新控制模块60和更新处理模块70用以对背景进行更新。首先，更新控制模块60控制上述视频捕捉装置20获取新一帧的视频图像，并控制上述数据提取模块30提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据，然后更新处理模块70进行相应处理，即对一帧新的数据(假设这一帧数据的标号为MSC+j)，首先提取其线圈内的数据，然后用新的数据(MSC+j这一帧)取代虚拟线圈存储数据库中该线圈所对应数据的最旧的数据(第j帧数据)。在中值统计数据库中，更新处理模块70去除该虚拟线圈所对应的中值序列中相应的最旧的数据(第j帧数据)，然后对新的数据(MSC+j这一帧)进行插入排序，更新中值统计序列。

再从参数配置模块10得到更新步长(Up_S)参数，如果Up_S等于1，则表示来一帧新数据就对背景更新一次，即实时更新，如果Up_S不等于1，则表示新数据累积到一定量之后，才进行背景更新。判断n是否等于Up_S，否则输入新一帧数据；反之，则提取中值统计数据库中每行数据的中值作为最佳的背景点，组合后输入背景，取代原背景。

综上所述，本发明提出的运动目标检测中采集的背景图像处理方法与系统利用统计的方法进行背景建模和更新，能够快速提取并更新当前背景。该方法灵活性比较强，可以根据参数调整适应不同的背景情况，而且计算简单快速。能够有效的防止背景图像中的车辆运动痕迹残留的发生率，提高检测的有效性。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims

1.一种运动目标检测中采集的背景图像处理方法，其特征在于包括：

获取连续帧的视频图像；

提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据；

对上述每一点的连续帧数据进行排序；

提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。

2.根据权利要求1所述的背景图像处理方法，其特征在于其中上述连续帧的数量为最大序列存储帧数。

3.根据权利要求1所述的背景图像处理方法，其特征在于其中上述连续帧数据为像素灰度值。

4.根据权利要求1所述的背景图像处理方法，其特征在于其中上述排序方式为中值排序。

5.根据权利要求1所述的背景图像处理方法，其特征在于上述背景图像处理方法更包括：

获取新一帧的视频图像；

提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据；

删除上述连续帧中最旧一帧的数据；

对于上述新一帧的数据进行插入排序；

提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。

6.根据权利要求5所述的背景图像处理方法，其特征在于其中上述提取序列中值并获取背景图像的步骤为根据一更新步长获得。

7.根据权利要求6所述的背景图像处理方法，其特征在于其中上述更新步长大于等于1，当上述更新步长设定为1时，对每一帧新的数据进行排序并提取中值，得到背景图像。

8.一种运动目标检测中采集的背景图像处理系统，具有参数配置模块用以配置上述处理系统，其特征在于上述背景图像处理系统包括：

视频捕捉装置，用以获取运动目标连续帧的视频图像；

数据提取模块，用以提取上述连续帧的视频图像中固定区域内多个点的连续帧数据；

排序模块，用以对上述每一点的连续帧数据进行排序；以及

背景提取模块，用以提取上述每一点经过排序后的序列的中值，获得当前帧的背景图像。

9.根据权利要求8所述的背景图像处理系统，其特征在于其中上述连续帧的数量为上述参数配置模块所设定的最大序列存储帧数。

10.根据权利要求8所述的背景图像处理系统，其特征在于其中上述连续帧数据为像素灰度值。

11.根据权利要求8所述的背景图像处理系统，其特征在于其中上述排序方式为中值排序。

12.根据权利要求8所述的背景图像处理系统，其特征在于上述背景图像处理系统更包括：

更新控制模块，用以控制上述视频捕捉装置获取新一帧的视频图像，并控制上述数据提取模块提取上述新一帧的视频图像中固定区域内多个点的新一帧的数据；以及

更新处理模块，用以删除上述连续帧中最旧一帧的数据，并对于上述新一帧的数据进行插入排序，

其中上述更新控制模块更用以控制上述背景提取模块提取上述新的经过排序后的序列的中值，获取当前帧的背景图像。

13.根据权利要求12所述的背景图像处理系统，其特征在于其中上述提取序列中值并获取背景图像的步骤是根据一更新步长获得，上述更新步长为上述参数配置模块所设定。

14.根据权利要求13所述的背景图像处理系统，其特征在于其中上述更新步长大于等于1，当上述更新步长设定为1时，对每一帧新的数据进行排序并提取中值，得到背景图像。