本发明专利技术公开了一种前景检测方法和装置、以及一种自适应阈值调节方法和装置。本发明专利技术能够将每一帧当前输入图像与背景图像进行比较，得到与当前输入图像各像素点分别对应的差值点，然后统计取值大于不同阈值的差值点数量的百分比，并依据差值点百分比的大小随着阈值取值增加的变化趋势，选取适合于当前输入图像的一个阈值。这样，在进行前景检测时，即可针对噪声或高或低的监控场景调节阈值，因而能够使用调节后的阈值来判断图像中的前景像素点，从而提高前景检测的准确度，进而会提高运动物体检测和跟踪的准确度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及前景检测技术，特别涉及可用于运动物体检测和跟踪的一种 前景检测方法和装置、以及可用于前景检测的 一种自适应阈值调节方法和装置。
技术介绍
现有视频监控装置中，通常是利用静止摄像头拍摄到监控场景中的视 频，然后对该视频的连续多帧图像进行运动物体检测和跟踪，以对连续多帧 图像中区别于背景图像的运动物体进行分析。在运动物体的检测和跟踪中，前景检测是第一个步骤，其准确程度直接影响到整个装置的性能。现有前景检测的处理过程如下先将当前输入图像 与背景图像进行比较，得到当前输入图像中各像素点与背景图像中对应像素 的取值之差，得到取值之差可称之为差值点，每一个差值点分别对应当前输 入图像中的一个像素点；然后将各差值点与预先设定的对应特定图像噪声水 平的阈值进行比较，并将大于或大于等于该阈值的差值点在当前输入图像中 所对应的像素点确定为前景像素点、将小于等于或小于该阔值的差值点在当 前输入图像中所对应的像素点确定为背景像素点。此后，对所有前景像素点 进行前景聚类处理，即可得到由不同前景像素点所构成的各前景区域。实际应用中，监控场景所在环境发生气候变化时，会导致监控场景中噪 声的高低变化，而对于噪声较大的监控场景应当设定较大的阈值、对于噪声 较小的监控场景应当设定较小的阈值。然而，现有前景检测中所使用的阔值 却都是预先设定且固定不变的，无法随监控场景中噪声的高低变化而动态调 整，这就有可能降低前景检测的准确度。例如，监控场景中晴天和下雨天或雪天时，由于光照强度和画面中的干 扰会有明显的差别，那么针对晴天设定的阈值可能对于雨天或雪天就不适宜；同理，由于摄像头在白天使用针对可见光的彩色传感器、而在夜晚使用红外感光传感器，因而针对白天设定的阈值可能对于夜晚就不适宜。可见，针对噪声或高或低的任何监控场景来说，现有运动检测只能够使 用固定不变的阈值来判断图像中的前景像素点，从而会使得前景检测的准确 度不高，进而会使得运动物体检测和跟踪的准确度不高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种前景检测方法和装置、以及一种自适应阈 值调节方法和装置，能够针对图像中的噪声水平动态调节前景检测所使用的 阈值。本专利技术提供的一种前景检测方法，包括al、将当前输入图像与背景图像进行比较，得到与当前输入图像各像素 点分别对应的差值点；a2、将所有差值点依次与取值递增的阈值1 阈值n进行比较，分别得 到取值大于阈值1 阈值n中每一个的差值点数量的百分比，n为大于1的正 整数；a3、在阈值i 阈值j的阈值区间内，任意选定一个阈值；其中，步骤a2 得到的百分比的取值在阈值1 阈值i-l的阈值区间内突降、且在阈值i 阈j直 j的阈值区间内突降减緩，i大于等于l且小于n， j大于i且小于等于n;a4、利用选定的阈值判断出当前输入图像中的前景像素点。在所述步骤al之前，该方法进一步包括a0、对与所述当前输入图像同处一个监控场景的若干帧测试图像进行噪 声检测，若检测到的噪声水平达到预定的程度，则先对所述当前输入图像进 行图像平滑处理，然后对图像平滑处理后的当前输入图像执行所述步骤al; 否则，直接执行所述步骤al。所述步骤a0包括a01、将若干帧测试图像中的每一帧与背景图像进行比较，得到与每一 帧测试图像的各像素点分别对应的差值点；a02、将每一帧测试图像的各差值点分别与一上限阈值和一下限阚值进 行比较，并统计得到每一帧测试图像的各差值点中，取值分别大于上限阈值 和下限阈值的差值,長数量；a03、计算每一帧测试图像大于下限阈值的差值点数量与下限阈值的差 值点数量之差，若各帧测试图像对应的所述差的平均值达到 一表示噪声水平 达到预定程度的预定值，则先对所述当前输入图像进行图像平滑处理，然后 对图像平滑处理后的当前输入图像执行所述步骤al;否则，直接执行所述步 骤al。所述步骤a3包括a31、以阈值1 阈值n递增的取值为横坐标、步骤a2得到的百分比取 值为纵坐标，建立步骤a2得到的百分比曲线；a32、获取所述百分比曲线的斜率，并仍以阈值1~阈值n递增的取J直为 横坐标，构建斜率曲线；a33、在所述斜率曲线中，选定与取值趋近于0的斜率所对应的阈值i~ 阈值j的阈值区间，且阈值1 阈值i-l的阈值区间对应的斜率取值远远大于 0;a34、计算选定的阈值区间内的斜率取值的均值Z)。vg和方差ct ;a35、依据步骤a34所得到的均值Z^和方差cr，计算Z)。化+^的结果，《为表示高斯分布取值区间的常数；a36、在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小于步骤a35所得结果的 所有阈值中，选定取值最接近阈值i的一个。所述步骤a3之后、步骤a4之前，该方法进一步包括a3，、利用为前 一帧或多帧所选定的阈值，对步骤a3所选定的阈值进行平滑处理；所述步骤a4利用平滑处理后的阈值判断出当前输入图像中的前景像素点。所述步骤a3，按照如下公式，利用为前一帧所选定的阔值对步骤a3所选 定的阈值进行平滑处理Tk，= ( 1-(3 ) Tk—,+ PTk;其中，Tk，为平滑处理后的阈值、P任意设定的权重、Tk—,是为前一帧所 选定的阈值、Tk为步骤a3所选定的阈值、k为大于l的正整数。 本专利技术提供的一种前景检测装置，包括差值点获取单元，用于将当前输入图像与背景图像进行比较，得到与当 前输入图像各像素点分别对应的差值点；百分比获取单元，用于将所有差值点依次与取值递增的阈值1 阈值n 进行比较，分别得到取值大于阈值1~阈值n中每一个的差值点数量的百分 比，n为大于1的正整数；阈值选定单元，用于在阈值i 阈值j的阈值区间内，任意选定一个阈值； 其中，百分比获取单元得到的百分比的取值在阈值1 阈值i-l的阈值区间内 突降、且在阈值i 阈值j的阈值区间内突降减緩，i大于等于l且小于n, j 大于i且小于等于n;前景判断单元，用于利用选定的阈值判断出当前输入图像中的前景像素点。该装置进一步包括平滑判决单元，用于对与所述当前输入图像同处一个 监控场景的若干帧测试图像进行噪声检测，若检测到的噪声水平达到预定的 程度，则先对所述当前输入图像进行图像平滑处理，然后再将图像平滑处理 后的当前输入图像输出至所述差值点获取单元；否则，直接将所述当前输入 图像输出至所述差值点获取单元。所述平滑判决单元包括差值统计子单元，用于将若干帧测试图像中的每一帧与背景图像进行比 较，得到与每 一 帧测试图像的各像素点分别对应的差值点；数量统计子单元，用于将每一帧测试图像的各差值点分别与一上限阈值 和一下限阈值进行比较，并统计得到每一帧测试图像的各差值点中，取值分别大于上限阈值和下限阈值的差值点数量；判决执行子单元，用于计算每一帧测试图像大于下限阈值的差值点数量 与下限阈值的差值点数量之差，若各帧测试图像对应的所述差的平均值达到 一表示噪声水平达到预定程度的预定值，则先对所述当前输入图像进行图像 平滑处理，然后再将图像平滑处理后的当前输入图像输出至所述差值点获取 单元；否则，直接将所述当前输入图像输出至所述差值点获取单元。所述阈值选定单元包括曲线建立子单元，用于以阈值1~阔值n递增的取值为横坐标、百分比 获取单元得到的百分比取值为纵坐标，建立百分比获取单元得到的百分比曲 线；斜率获取子单元，用于获取所述百分比曲线的斜率本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种前景检测方法，其特征在于，该方法包括： ａ１、将当前输入图像与背景图像进行比较，得到与当前输入图像各像素点分别对应的差值点； ａ２、将所有差值点依次与取值递增的阈值１～阈值ｎ进行比较，分别得到取值大于阈值１～阈值ｎ中每一个的 差值点数量的百分比，ｎ为大于１的正整数； ａ３、在阈值ｉ～阈值ｊ的阈值区间内，任意选定一个阈值；其中，步骤ａ２得到的百分比的取值在阈值１～阈值ｉ－１的阈值区间内突降、且在阈值ｉ～阈值ｊ的阈值区间内突降减缓，ｉ大于等于１且小于ｎ，ｊ大于 ｉ且小于等于ｎ； ａ４、利用选定的阈值判断出当前输入图像中的前景像素点。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：黄英，
申请(专利权)人：北京中星微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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