JP4629364B2 - シーンの背景を表現する背景画像を適応的に更新する方法 - Google Patents
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Description
本発明による適応背景画像更新において、背景画像を入力画像と比較して、各入力画像に対する類似スコアλが求められる。次に、背景画像を、特定の画像に対する類似スコアが所定のしきい値未満である場合に限って更新する。そのカラーが変化しない任意の画素は静止背景の一部であり、実際に変化する任意の画素は移動オブジェクトの一部と推定される。類似スコアは、入力画像が得点をつけられる時および背景画像が更新される仕方を制御する。
図1は、本発明に従って、シーンの背景を表現する背景画像B108を適応的に更新する方法を示す。方法に対する入力はシーンより得られた画像I101すなわちビデオ信号である。図2Aを参照。
初期背景画像108は、ビデオ101の最初のフレームまたは最初の2、3フレームで構成されることができる。例えば、背景画像は最初の画像または最初の2、3枚の画像の平均である。あるいは、背景画像は空白またはランダム画像として初期化される。この場合、本明細書に示す更新によって、最初の入力画像が処理される時に初期背景画像が、自動的に置き換わるであろう。
好ましい実施形態では、背景画像108はメモリ105内に同様に保存される中間基準モデル(RM)109により導出される。本基準モデルは、本発明の基本操作には必要でないことを理解すべきである。
オブジェクト追跡器120は、各入力画像I101を背景画像B108と比較する。オブジェクト追跡器の目的は、移動オブジェクトに関連する画素を特定することである。計算負荷を減らすために、これらの画素は更新170の間には考慮してはならない。オブジェクト追跡器はバイナリマスクM202を生成する。図2Cを参照。本オブジェクト追跡器120は、移動オブジェクトに関連する画素を追跡するために、前と現在の画像に対して既知の平均値シフト操作を使用することができる。オブジェクト追跡器の目的は、更新のために、移動オブジェクトの一部である画素を考慮しないことである。
サンプラ130も入力画像101と背景画像108からの入力を取得する。サンプラ130は、比較すべき画素の所定数(S)を選択する。選択される画素は現在画像の移動オブジェクトに対応しない。選択はランダムであることができる。あるいは、サンプリングは画素の所定数Sに達するまで一様であることができる。移動オブジェクトに対応する画素はサンプリングプロセス130にて無視される。したがって、前景または移動オブジェクトの画素は更新170には影響しない。サンプリングプロセスによって得られた画素集合をQで示す。
類似スコアλは、入力画像が得点をつけられる時および背景画像108が更新される仕方を制御する。既に述べたように、更新は類似スコアが所定のしきい値未満である場合に限って起こる。さらに、分散が既に非常に小さい基準モデルの画素を更新する必要は存在しない。従来技術と同様に、所定または固定のレートで背景画像および基準モデルを更新する代わりに、本発明等は画像類似スコアλを求め、それに従って得点づけ(140)および更新(170)を制御する。
更新制御器の目的は、更新モジュール170にパラメータ160すなわち、学習係数または混合重みα、集合Q、および更新マスクMを提供することである。更新制御器はまた、入力画像が得点づけされるべき時を求めて、考えられる更新をもたらす。シーンの照度が急に変わる場合、得点づけレートはフレームレートに近くなければならない。逆に、シーンが比較的安定であれば得点づけは頻繁には起こらない可能性がある。
図5Bに示すように、入力画像は可変および/または一定レートで連続して得点づけられる。例えば、画像は常に少なくともより低い「背景」レートで得点づけされ(510)、他の場合にはより高いレートで得点づけされる(511)。例えば、相違が比較的大きくなると得点づけはより頻繁に起こらなければならない。
実際の現在背景に対して、信頼性のある予想を行うのに十分な統計量を有する画素は存在しないため、最初は、モデル中の全ての画素についてその分散は大きな値に、その重みは小さな値に設定される。本基準モデルは、現在画素を既存のK個のガウス分布と比較することにより更新される。
Claims (17)
- 前記類似スコアを求めるレートは、前記類似スコアに基づく
請求項1に記載の方法。 - 前記背景を更新する仕方は、前記類似スコアに基づく
請求項1に記載の方法。 - 前記背景画像を前記複数画像中の最初の画像に初期化することをさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 前記背景画像を空白の画像に初期化することをさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 前記背景画像は、画素単位で確率分布関数を混合したものの形態で基準モデルにより導出される
請求項1に記載の方法。 - 画像中で移動オブジェクトに関連する画素を特定すること、および
該特定された画素を前記求めることおよび前記更新することより除外することをさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 前記特定された画素は、バイナリマスクで表現される
請求項7に記載の方法。 - 各画像においてs個の画素の集合Qを選択すること、および
該選択された画素集合に対してのみ前記求めることを実行することをさらに含む
請求項1に記載の方法。 - 前記集合における画素は、ランダムに選択される
請求項9に記載の方法。 - 前記集合Qにおける画素は、一様に選択される
請求項9に記載の方法。 - 類似スコアが可変および一定のレートで求められる
請求項1に記載の方法。 - 前記背景画像の特定領域のみが更新される
請求項1に記載の方法。
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