前景检测方法和装置以及自适应阈值调节方法和装置的制作方法

专利名称：前景检测方法和装置以及自适应阈值调节方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及前景检测技术，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。
背景技术：
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。

发明内容
有鉴于此，本发明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。
本发明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。 本发明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，并仍以阔值1~阈 值n递增的取值为横坐标，构建斜率曲线；
区间选定子单元，用于在所述斜率曲线中，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;
第一计算子单元，用于计算选定的阈值区间内的斜率取值的均值/^g和
方差ex;
第二计算子单元，依据第一计算子单元得到的均值化w和方差CT,计算
化^ +的结果，《为表示高斯分布取值区间的常数；
比较选取子单元，用于在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小于第二
计算子单元所得结果的所有阈值中，选定取值最接近阈值i的一个。
该装置在所述阈值选定单元与所述前景判断单元之间，进一步包括阈值 平滑单元，用于利用为前一帧或多帧所选定的阈值，对阈值选定单元所选定 的阈值进行平滑处理；且，所述前景判断单元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。
所述阁值平滑单元包括
阈值存储子单元，用于存储为前一帧所选定的阈值； 平滑执行子单元，用于按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对阈 值选定单元所选定的阈值进行平滑处理 Tk,= ) Tw+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为阈值选定单元为当前输入图像所选定的阈值、k为大于l 的正整数。
本发明提供的一种自适应阚值调节方法，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、选定阈值i 阈值j的阈值区间，并在选定的该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 阅值j的阚值区间内突降减緩，i大于等于1且小于n， j大于i且小于等于n。
所述步骤a3包括
a31、以阈值1 阈值n递增的取值为橫坐标、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递增的取值为 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D^和方差o";
a35、依据步骤a34所得到的均值Z^和方差cx,计算2)^+^r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，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a3，按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对步骤a3所选 定的阈值进行平滑处理
Tk,= ( l-P ) Tk—'+PTk;
其中，Tk，为平滑处理后的阚值、P任意设定的权重、Tw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。 本发明提供的一种自适应阈值调节装置，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，用于选定阈值i 阈值j的阈值区间，并在选定的该阈值 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缓， i大于等于l且小于n， j大于i且小于等于n。
所述阈值选定单元包括
曲线建立子单元，用于以阈值1 阈值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，并仍以阈值1~阈
值n递增的取值为横坐标，构建斜率曲线；
区间选定子单元，用于在所述斜率曲线中，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:f又值远远大于0;
第一计算子单元，用于计算选定的阈值区间内的斜率取值的均值D。vg和
方差(T;
第二计算子单元，依据第一计算子单元得到的均值Z)。^和方差^7，计算
+^的结果，《为表示高斯分布取值区间的常数；
比较选取子单元，用于在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小于第二 计算子单元所得结果的所有阈值中，选定取值最接近阈值i的一个。
该装置进一步包括
阈值平滑单元，用于利用为前一帕或多帧所选定的阈值，对阈值选定单 元所选定的阈值进行平滑处理。 所述阈值平滑单元包括
阈值存储子单元，用于存储为前一帧所选定的阈值； 平滑执行子单元，用于按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对阈 值选定单元所选定的阈值进行平滑处理 Tk,= ) Tw+eT"
其中，Tk，为平滑处理后的阈值、P任意设定的权重、Tw是为前一帧所 选定的阈值、Tk为阈值选定单元为当前输入图像所选定的阈值、k为大于l 的正整数。
由上述技术方案可见，本发明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。
进一步地，本发明还可先判断监控场景中总体的噪声强度，如果检测到 的噪声水平达到预定的程度，表示监控场景中总体的噪声较强，则启动对后 续用于运动物体检测和跟踪的各帧图像的图像平滑处理，以降低噪声，特别 是视频在发生轻微抖动时，采用图像平滑处理可大幅度降低图像的噪声、减 少干扰，从而进一步提高前景检测的准确度，进而还会进一步提高运动物体 才企测和跟踪的准确度。


图1为本发明实施例前景检测方法中检测噪声水平的流程示意图2为本发明实施例前景检测方法中阈值调节的流程示意图3为如图2所示流程中阈值选定过程的流程示意图4为如图3所示阈值选定过程中建立的百分比曲线示意图5为如图3所示阈值选定过程中建立的斜率曲线示意图6为本发明实施例中前景检测装置的结构示意图7为如图6所示前景检测装置中的结构示意图8为如图6所示前景检测装置中的结构示意图。
具体实施例方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举 实施例，对本发明进一步详细说明。
以前景检测应用于运动物体检测和跟踪为例，在实施例中，前景4全测方 法可主要为两部分
在开始运动物体检测和跟踪之前的预处理对监控场景的若干帧图像进行噪声检测，即先判断监控场景中总体的噪声强度，如果^企测到的噪声水平 达到预定的程度，表示监控场景中总体的噪声较强，则启动对后续用于运动 物体检测和跟踪的各帧图像的图像平滑处理，以降低噪声，特别是视频在发
生轻微抖动时，采用图像平滑处理可大幅度降低图像的噪声、减少干扰；
在开始运动物体检测和跟踪时的阈值调节预先设定多个取值不同的阈 值，然后对每一帧当前输入图像来说，将当前输入图像与背景图像进行比较， 此后，再分别针对上述预先设定多个取值不同的阈值，统计大于每一阈值的 差值点数量占当前输入图像中差值点总数的百分比，然后依据差值点百分比 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 用于前景4企测。
上述两部分中，运动物体4企测和跟踪的预处理的前一部分是可选的、而 非必需。如果将前景检测应用于其它领域，更是无需执行运动物体检测和跟 踪的预处理的前 一 部分。
此外，需要说明的是，本文全文所提及的背景图像可以是长期背景、和 /或短期背景。其中，对于以长期背景和短期背景作为背景图像的情况，假 设A点的差值点具有对应长期背景的一个值^—,。ng0t)、以及对应短期背景的
另一个值S^ sh。rt(/t)，则确定该差值点的取值为
min[|^」。ngW-/#)|,|^ sh。rt("-/#)|], 7#)是A点在输入图像中的像素值。 下面，对本实施例前景检测方法中的上述两部分的具体方案进行详细说明。
1 )本实施例的前景检测方法中用于运动物体检测和跟踪的预处理部分 摄像装置成像噪声、清晰度、摄像机抖动等多方面因素的干扰，摄像装 置采集的连续多帧的输入闺像中，相同位置背景点的像素值会不断变化，如 果直接对此类输入图像进行前景检测，则会将很多噪声区域误识别为前景区 域，从而影响运动物体4全测和跟踪的准确性。
但由于上述背景点的变化范围和幅度都很小，只要对输入图像进行平滑处理，就可大幅度降低输入图像的噪声，同时也消除连续多帧输入图像中的 画面抖动，不会导致大量噪声物体的出现。不过，如若对噪声比较小的输入 图像进行图像平滑处理则会造成负面影响，例如某些比较小的物体容易被平 滑处理为背景，导致该物体无法被检测并跟踪。
因此，就需要对若干帧测试图像进行噪声检测，上述若干帧测试图像与 后续运动物体检测和跟踪所使用的每一帧当前输入图像属于同一监控场景， 若检测到的噪声水平达到预定的程度，则在开始运动物体检测和跟踪时，启 动对每一帧当前输入图像的图像平滑处理，以使得每一帧当前输入图像经过
图像平滑处理后再执行前景检测；否则，在开始运动物体检测和跟踪时，直 接对每一帧当前输入图1象执行前景4企测。
更具体地，本实施例提供了 一种新的检测噪声水平的方式。
图1为本发明实施例前景检测方法中检测噪声水平的流程示意图。如图 1所示的检测噪声水平的流程，是针对若干帧测试图像的，并包括如下步骤
步骤IOI，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。
步骤102,将每一帧测试图像的各差值点分別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。
需要说明的是，对于取值较小的下限阈值来说，大于该下限阈值的差值 点通常包含噪声点和前景点；而对于取值较大的上限阈值来说，大于该上限 阈值的差值点几乎只包含前景点。
例如，对于一幅以白色为背景并包含前景的图像来说，其中除了前景点 之外，必然还包含由于拍摄该图像的摄像装置所导致的系统噪声点。那么， 将该图像与未包含系统噪声点的纯白色背景图像比较得到差值点后，大于下 限阈值的各差值点中，除了真实的前景点之外还包括系统噪声点；而由于系 统噪声点的灰度值通常会小于前景点，因而大于上限阈值的各差值点中可能 就只包含前景点。上限阈值可称为前景阈值r一、下限阈值可称为噪声阈值 ;。,w。相应地， 按照经验规律，每一帧测试图像对应的所有差值点中，大于噪声阈值j;。,M的 差值点数量w(/t，r,j与大于前景阈值r一差值点数量w/cr—)之差、即 w(t乙^)-A^,r一)即可i人定为噪声点#:量，并可用噪声点数量来表征该帧测 试图像的噪声水平。较佳地，前景阈值r一的经验值可取24、噪声阈值7;。&的 经验值可取8。
基于上述经验规律，步骤103，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 一预定值，则判定监控场景中总体的噪声强度达到预定的程度。
至此，本流程结束。
当然，本实施例中^f全测噪声水平还可以按照现有方式来实现。 2)本实施例的前景检测方法中的阈值调节部分
预先设置取值递增的阈值1 阔值n, i大于等于l且小于n， j大于i且 小于等于n。
图2为本发明实施例前景^^测方法中阈值调节的流程示意图。如图2所 示的阈值调节过程，针对每一帧当前输入图像均执行如下步骤
步骤201,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。
本步骤中的当前输入图像可以为经图像平滑处理后的当前输入图像，也 可以是未经图像平滑处理的当前输入图像。
步骤202，将当前输入图像对应的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l的正整数。
本步骤所得到的百分比，也就等于差值点数量与当前输入图像中所有像 素点数量的比值，表示分别大于阈值1 阔值n中每一个的差值点数的比例。
步骤203,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202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。
本步骤中选定的阈值所在阈值i 阈值j的阈值区间，也是基于如前所述 的经验规律来选定的，具体说明如下
阈值1的取值最小，因而在当前输入图像对应的所有差值点中，取值大 于阔值1的差值点基本上包含了当前输入图像中所有的噪声点和所有的前 景点。而随着阈值取值的递增，大于该与阈值差值点数量中的噪声点数量会 随之递减、而前景点数量则基本不会发生变化。由此，当百分比的取值在阈 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， 即意味着大于阈值i 阈值n中每一个的差值点中基本不包括噪声点，但大于 阈值j+l 阚值n中每一个的差值点中则有可能只包含部分前景点，因而为了 使得大于选定阈值的差值点中既不包括噪声点、又能够包括所有前景点，就 应当在阈值i~阈值j的阈值区间内任意选定 一 个阈值。
此后，即可利用步骤203选定的阈值判断出当前输入图像中的前景像素点。
至此，本流程结束。
在上述流程中，步骤203选定阈值的过程，可以基于建立百分比曲线、 以及该百分比曲线的斜率曲线实现。如图3所示，上述流程中步骤203选定 阈值的过程可具体包括
步骤2031,以阈值1 阈值n递增的取值为横坐标、步骤202得到的分 别大于阈值1 阈值n的百分比取值为纵坐标，建立百分比曲线。
本步骤中建立的百分比曲线可参见图4。在图4中，T表示阈值l 阈值 n递增的取值，假设T取1 100; K^J)表示步骤202得到的分别大于阈值 1 阈值n的百分比取值、ls""。
步骤2032,获取步骤2031所建立的百分比曲线的斜率，并仍以阈值1 阈值n递增的取值为横坐标，构建所获取斜率的斜率曲线D(it,r) r,
婦，"
本步骤中建立的斜率曲线可参见图5。在图5中，T表示阈值l 阈值n 递增的取值、假设T取1 100; D(^r)表示步骤202得到的分别大于阈值1~ 阔l直n的百分比取ii、 ls々^"。
步骤2033、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 阔值j的阈值区间，且满足阈值1 阈值i-l的阔值区间对应的斜率取^ ^f直远远大于o。
步骤2034,计算选定的阈值1 阈值i-l的阈值区间内的斜率取值的均
步骤2035,依据步骤2034所得到的均值D^和方差a,计算方差cr与一
常数〖之积再与均值A^的和、即计算D《+^的结果，《为表示高斯分布取 值区间的常数。
步骤2036，在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小于步骤2035所得 计算结果的所有阈值中，选定取值最接近阔值i的 一个。 在图5中选定的阈值取值为21。 至此，本流程结束。
实际应用中，为了确保针对每一帧当前输入图像选定的阈值取值变化不 会过于剧烈，本实施例中可在步骤2(B之后，进一步利用为前一帧或多帧输 入图像所选定的阈值，对步骤203所选定的阈值进行平滑处理。具体的阈值 平滑处理方式可以表示为如下公式
Tk，= ) Tw+l3Tk;
其中，Tk，为平滑处理后的阈值、(3任意设定的权重、Tk」是为前一帧输 入图像所选定的阈值、Tk为步骤203所选定的阈值、k为大于l的正整数。 下面，再对本实施例中的前景;f全测装置进行详细说明。图6为本发明实施例中前景检测装置的结构示意图。如图6所示，本实
施例中的前景检测装置包括平滑判决单元600、差值点获取单元601、百 分比获取单元602、阈值选定单元603、前景判断单元604。
平滑判决单元600，用于在运动物体一企测和跟踪开始之前，对若干帧测 试图像进行噪声检测，若干帧测试图像与前景检测所使用的每一帧当前输入 图像属于同一监控场景；若检测到的噪声水平达到预定的程度，则在开始运 动物体检测和跟踪之后，先对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差值点获取单元601;否则，直接将当 前输入图像输出至差值点获取单元601。
当然，平滑判决单元600为可选的、而非必需，相应地，差值点获取单 元601也就不是只能通过平滑判决单元600来接收当前输入图像、而是可以 直接接收来自摄像装置的当前输入图像。
差值点获取单元601,用于将来自平滑判决单元600的当前输入图像与 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602，用于将当前输入图像对应的差值点依次与取值递 增的阈值1 阚值n进行比较，分别得到取值大于阔值1~阈值n中每一个的 差值点数量的百分比，n为大于l的正整数。
阔值选定单元603，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602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缓，i大于等于1 且小于n， j大于i且小于等于n。
前景判断单元604，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。
较佳地，如图7所示，平滑判决单元600可包括
差值统计子单元6001,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6002，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6003,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601;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601。
其中，判决执行子单元6003执行其判决的依据为如本文方法部分所述 的经验规律，在此不再赘述。
较佳地，如图8所示，阈值选定单元603执行的处理过程也可依据为如 本文方法部分所述的经验^见律、并包括
曲线建立子单元6031，用于以阈值1 阈值n递增的取值为一黄坐标、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6032,用于获取所述百分比曲线的斜率，并仍以阈值 1~阈值n递增的取值为横坐标，构建所获取斜率的取值的斜率曲线；
区间选定子单元6033，用于在所述斜率曲线中，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;
第一计算子单元6034，用于计算选定的阈值区间内的斜率取值的均值
第二计算子单元6035,依据第一计算子单元6034得到的均值Z^和方 差a,计算/)^+^r的结果，《为表示高斯分布取值区间的常数；
比较选取子单元6036,用于在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小 于第二计算子单元6035所得结果的所有阈值中，选定取值最接近阈值i的一个。
仍参见图6，实际应用中，为了确保针对每一帧当前输入图像选定的阈
值取值变化不会过于剧烈，本实施例中的前景检测装置在阈值选定单元603 与前景判断单元604之间，还可进一步包括阈值平滑单元605,用于利用为 前一帧或多帧所选定的阈值，对阈值选定单元603所选定的阈值进行平滑处 理。相应地，前景判断单元604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。
具体来说，阈值平滑单元605可包括(图中未示出)
阈值存储子单元，用于存储为前一帧所选定的阈值；
平滑执行子单元，用于按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对阈 值选定单元603所选定的阈值进行平滑处理
Tk，= ( 1陽M Tw+pTk;
其中，Tk，为平滑处理后的阈值、P任意设定的权重、Tw是阈值选定单 元603为前一帧所选定的阈值、Tk为阈值选定单元603为当前帧所选定的阈 值、k为大于1的正整数。
需要说明的是，差值点获取单元601、百分比获耳又单元602、阈值选定 单元603可构成一阈值调节装置，并可应用于除前景4企测之外的其他用途。 且该阈值调节装置也可进一步包括阈值平滑单元605。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范 围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换以及改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。
权利要求
1、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。
2、 如权利要求1所述的前景一企测方法，其特征在于，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。
3、 如权利要求2所述的前景检测方法，其特征在于，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；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。
4、 如权利要求1至3中任一项所述的前景检测方法，其特征在于，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递增的取值为 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ex;a35、依据步骤a34所得到的均值Z^和方差j，计算乃呻+^1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。
5、 如权利要求4所述的前景检测方法，其特征在于，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。
6、 如权利要求5所述的前景检测方法，其特征在于，所述步骤a3，按照 如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对步骤a3所选定的阈值进行平滑处 理Tk,= ( l-P ) Tw+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。
7、 一种前景检测装置，其特征在于，该装置包括 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^:;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1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。
8、 如权利要求7所述的前景检测装置，其特征在于，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。
9、 如权利要求8所述的前景检测装置，其特征在于，所述平滑判决单 元包括差值统计子单元，用于将若千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。
10、 如权利要求7至9中任一项所述的前景检测装置，其特征在于，所 述阈值选定单元包括曲线建立子单元，用于以阈值1~阈值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，并仍以阈值1~阈 值n递增的取值为横坐标，构建斜率曲线；区间选定子单元，用于在所述斜率曲线中，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l-阈值i-l的阈值区间对应的斜 率取值远远大于0;第 一计算子单元，用于计算选定的阔值区间内的斜率取值的均值Z)，和方差(T;第二计算子单元，依据第一计算子单元得到的均值Z^和方差CT，计算A^+^的结果，《为表示高斯分布取值区间的常数；比较选取子单元，用于在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小于第二 计算子单元所得结果的所有阈值中，选定取值最接近阈值i的一个。
11、 如权利要求10所述的前景检测装置，其特征在于，该装置在所述 阈值选定单元与所述前景判断单元之间，进一步包括阈值平滑单元，用于利 用为前一帧或多帧所选定的阈值，对阈值选定单元所选定的阈值进行平滑处 理；且，所述前景判断单元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。
12、 如权利要求11所述的前景检测装置，其特征在于，所述阈值平滑单元包括阈值存储子单元，用于存储为前一帧所选定的阈值； 平滑执行子单元，用于按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对阈 值选定单元所选定的阈值进行平滑处理 Tk，= ( 1-P ) Tk-,+ PTk;其中，Tk，为平滑处理后的阈值、(3任意设定的权重、Tw是为前一帧所 选定的阈值、Tk为阈值选定单元为当前输入图像选定的阈值、k为大于l的 正整数。
13、 一种自适应阈值调节方法，其特征在于，该方法包括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、选定阈值i 阈值j的阈值区间，并在选定的该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 阈值j的阈值区间内突降减緩，i大于等于1且小于n, j大于i且小于等于n。
14、 如权利要求13所述的自适应阈值调节方法，其特征在于，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^f又所述百分比曲线的斜率，并仍以阈值1~阈值n递增的取值为 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)^和方差o";a35、依据步骤a34所得到的均值D《和方差cr,计算D^+^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，v(人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。
15、 如权利要求13或14所述的自适应阈值调节方法，其特征在于，所 述步骤a3之后，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。
16、 如权利要求15所述的自适应阈值调节方法，其特征在于，所述步 骤a3，按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对步骤a3所选定的阈值进 行平滑处理Tk，= ( 1-(3 ) Tk—rf PTk;其中，Tk，为平滑处理后的阈值、(3任意设定的权重、T^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。
17、 一种自适应阈值调节装置，其特征在于，该装置包括 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，用于选定阈值i 阈值j的阈值区间，并在选定的该阈值 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1且小于n， j大于i且小于等于n。
18、 如权利要求17所述的自适应阈值调节装置，其特征在于，所述阈值选定单元包括曲线建立子单元，用于以阈值1~阈值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，并仍以阈值1~阈值n递增的取值为横坐标，构建斜率曲线；区间选定子单元，用于在所述斜率曲线中，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-1的阈值区间对应的斜 率取值远远大于0;第 一 计算子单元，用于计算选定的阈值区间内的斜率取值的均值d。 vg和方差cr;第二计算子单元，依据第一计算子单元得到的均值z^和方差a,计算"w+"的结果，《为表示高斯分布取值区间的常数；比较选取子单元，用于在所述斜率曲线中，从对应的斜率取值小于第二 计算子单元所得结果的所有阈值中，选定取值最接近阈值i的一个。
19、 如权利要求17或18所述的自适应阈值调节装置，其特征在于，该 装置进一步包括阈值平滑单元，用于利用为前一帧或多帧所选定的阈值，对阈值选定单 元所选定的阈值进行平滑处理。
20、 如权利要求19所述的自适应阈值调节装置，其特征在于，所述阈 值平滑单元包括阈值存储子单元，用于存储为前一帧所选定的阈值； 平滑执行子单元，用于按照如下公式，利用为前一帧所选定的阈值对阈 值选定单元所选定的阈值进行平滑处理 Tk，= ( l-p ) Tw+PT"其中，Tk，为平滑处理后的阚值、P任意设定的权重、T^是为前一帧所选定的阈值、Tk为阈值选定单元为当前输入图像所选定的阈值、k为大于l 的正整数。
全文摘要
本发明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。
文档编号G06T7/20GK101582160SQ20091008708
公开日2009年11月18日 申请日期2009年6月18日 优先权日2009年6月18日
发明者英 黄 申请人:北京中星微电子有限公司