专利名称：一种消除光照影响的前景提取方法
技术领域：
本发明涉及视频图像处理技术，特别涉及一种能够消除光照影响的前景提取方法。
背景技术：
前景提取是指从背景图像中提取目标，是计算机视觉、视频监控、目标跟踪等领域 的常用的一种技术。 一般采用背景减除方法检测背景图像中的前景区域提取前景(目标)。 背景减除方法是用当前帧图像与背景图像(前一帧图像)的差分运算确定前景区域提取前 景，在有光照的情况下，会将目标区域、阴影区域、光照区域作为一体分割出来，从而影响了 检测的准确性。因此，消除由于光照变化带来的非目标阴影和光照区域是提高目标检测准 确性的一项重要任务。 为消除光照变化带来的影响，现已提出很多方法。《消除光照影响的背景减除算 法》(参见中国图像图形学报，2009， 14(7) :1413-1417)提出使用颜色衰减模型和对比度衰 减模型，改进能量公式中的颜色分量和对比度分量，消除光照变化对于背景减除结果的影 响。但是仅改变颜色信息并不能提高目标提取的准确度，特别是对于目标颜色均匀，且目标 与光照区域颜色信息相近的情况下，此方法就不能达到好的效果，并且此方法不能够消除 由光照带来的阴影的影响。
发明内容
本发明所要解决的技术问题，就是针对现有技术的目标检测方法容易受到光照影 响，准确性低的问题，提供一种消除光照影响的前景提取方法，以消除光照带来的影响，提 高视频图像中目标检测的准确性。 本发明解决所述技术问题，采用的技术方案是，一种消除光照影响的前景提取方 法，包括以下步骤 a、采集前一帧图像和当前帧图像； b、提取采集图像的边沿图像，得到前一帧图像的边沿图像和当前帧图像的边沿图 像； c、将前一帧图像的边沿图像和当前帧图像的边沿图像作差分运算，得到前景区域 边沿图像； d、对前景区域边沿图像进行降噪处理，得到目标轮廓； 进一步的，步骤b中，提取采集图像的边沿图像，是将采集图像与高斯-拉普拉斯 模板进行巻积运算得到； 进一步的，步骤d中，采用形态学降噪方法对前景区域边沿图像进行降噪处理；
具体的，所述形态学降噪方法是指对前景区域边沿图像进行开_闭运算滤波；
优选的，所述前一帧图像为固定区域的背景图像。 本发明的有益效果是，能够避免光照变化对目标检测的影响，更加精确的提取目标区域，对视频图像的后续处理有着重要意义。
具体实施例方式
下面结合实施例，详细描述本发明的技术方案。 本发明采用图像边沿检测技术提取采集图像的边沿图像，再通过边沿图像的差分
运算(背景减除法)提取目标轮廓，能够消除光照的影响，提高目标检测的准确性。 本发明的图像边沿检测技术采用了高斯_拉普拉斯模板，下面介绍前一帧图像和
当前帧图像边沿提取及前景区域边缘提取具体方法。 前一帧图像和当前帧图像边沿提取 图像I (x， y)的边沿图像，通过如下运算得到 ￡(>:,>0 = /0:,>0 G (1)其中必表示巻积运算，E(x， y)表示处理后的边缘图像，I (x， y)表示输入图像，G 代表高斯_拉普拉斯模板，其定义如下 -2 _4 _4 _4 _2— G
-4 -4 -4 -2
0 8 0
4
8
24 8
_4
0 8 0
-4 将前一帧图像和当前帧图像分别带入(1)式中(作为输入图像)这样便得到了他 们的边缘图像，分别记为Eb、E。。 关于边沿检测技术，还可以参阅《基于形态学的边缘检测》(武汉理工大学学报 2005. 10雷艳敏，黄秋元)及《canny边缘检测》(姚敏.数字图像处理[M].北京机械工 业出版社，2007)等。
前景区域边缘提取 对前一帧图像的边缘图像Eb和当前帧图像的边缘图像E。差分运算，得到前景区域 边缘图像，记为deltaE :
deltaE = Ec_Eb(2) 得到前景区域边缘图像deltaE后，由于图像中存在一些非目标的噪声，为了避免
影响前景的提取，对图像进行降噪处理是必要的，本发明采用形态学降噪方法滤除噪声。 形态学降噪方法滤除噪声就是使用开_闭运算进行滤波(详见姚敏.数字图像
处理[M].北京机械工业出版社，2007)。开运算实际上是先腐蚀后膨胀的运算过程，它能
够消除图像上细小的物体、毛剌和小桥，平滑较大物体的边界，同时并不明显改变其面积，
开运算有滤除盐噪声而不放大椒噪声的特点。闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，其功能是填
充物体内细小空洞、连接邻近物体和平滑其边界，同时不明显改变其面积，闭运算具有去除
椒噪声却不放大盐噪声的作用。这样通过开_闭运算，就消除了图像中的噪声。 视频图像采集就是对监控场景进行拍摄并获取视频图像，可以用监控摄像头或传
统摄像头拍摄并捕获视频图像来实现视频图像的采集。本发明主要针对有光照变化的视频
监控场景，通过视频监控摄像头采集图像序列，采集不同光照下同一场景的图像。 实施例
下面以监控摄像头采集的固定区域的背景图像(以下简称为背景图像)和当前图
像分别作为前一帧图像和当前帧图像来说明本发明的前景提取方法。 第一步、监控摄像头采集背景图像和前图像后进行常规数字化处理； 第二步、将采集图像与高斯_拉普拉斯模板进行巻积运算，提取采集图像的边沿
图像，得到背景图像的边缘图像Eb和当前图像的边缘图像E。； 第三步、将背景图像的边缘图像Eb和当前图像的边缘图像E。作差分运算，得到前 景区域边缘图像deltaE ; 第四步、采用形态学降噪方法对前景区域边沿图像deltaE进行降噪，得到目标轮廓。 本发明采用边缘检测技术，特别是在边沿检测时引入高斯-拉普拉斯模板，在提 取目标时消除了弱光照、弱阴影的影响，非常适合于固定区域的背景图像中提取目标轮廓， 如ATM机周边环境的监控等。有了准确的目标轮廓，可以对目标图像进行进一步处理，或传 输到监控中心实施监控报警。
权利要求
一种消除光照影响的前景提取方法，包括以下步骤a、采集前一帧图像和当前帧图像；b、提取采集图像的边沿图像，得到前一帧图像的边沿图像和当前帧图像的边沿图像；c、将前一帧图像的边沿图像和当前帧图像的边沿图像作差分运算，得到前景区域边沿图像；d、对前景区域边沿图像进行降噪处理，得到目标轮廓。
2. 根据权利要求1所述的一种消除光照影响的前景提取方法，其特征在于，步骤b中， 提取采集图像的边沿图像，是将采集图像与高斯-拉普拉斯模板进行巻积运算得到。
3. 根据权利要求1或2所述的一种消除光照影响的前景提取方法，其特征在于，步骤d 中，采用形态学降噪方法对前景区域边沿图像进行降噪处理。
4. 根据权利要求3所述的一种消除光照影响的前景提取方法，其特征在于，所述形态 学降噪方法是指对前景区域边沿图像进行开_闭运算滤波。
5. 根据权利要求3所述的一种消除光照影响的前景提取方法，其特征在于，所述前一 帧图像为固定区域的背景图像。
6. 根据权利要求1或2所述的一种消除光照影响的前景提取方法，其特征在于，所述前一帧图像为固定区域的背景图像。
全文摘要
本发明涉及一种能够消除光照影响的前景提取方法。本发明针对现有技术的目标检测方法容易受到光照影响，准确性低的问题，公开了一种消除光照影响的前景提取方法，以消除光照带来的影响，提高视频图像中目标检测的准确性。本发明的技术方案是，一种消除光照影响的前景提取方法，包括以下步骤a、采集前一帧图像和当前帧图像；b、提取采集图像的边沿图像，得到前一帧图像的边沿图像和当前帧图像的边沿图像；c、将前一帧图像的边沿图像和当前帧图像的边沿图像作差分运算，得到前景区域边沿图像；d、对前景区域边沿图像进行降噪处理，得到目标轮廓。本发明非常适合于固定区域的背景图像中提取目标轮廓，如ATM机周边环境的监控等。
文档编号G06K9/40GK101763513SQ20101011492
公开日2010年6月30日 申请日期2010年2月26日 优先权日2010年2月26日
发明者白云 申请人:成都三泰电子实业股份有限公司