结合改进的LBP纹理和色度信息的运动目标检测方法

摘要

本发明提供了一种结合改进的LBP纹理和色度信息的运动目标检测方法，包含以下步骤：a：初始化混合高斯模型；b：读入下一帧，做分块处理；c：对上述每个小块统计LBP统一模式直方图和局部色度值，分别记作X_t、H_t；d：将X_t、H_t值，与背景模式进行对比，匹配为背景、不匹配为前景；e：对背景值更新高斯模型参数；f：将前景值替换背景模型中权值最小的模型，即为所获得目标运动区域，经处理后显示出来；g：归一化权值，对K个背景模式重新排序，得新的混合高斯背景模型。本发明无论实在室内还是室外、在强阴影还是在弱阴影等场景下，均能够很好的消除阴影和噪声对检测目标的干扰，准确性高、处理速度快、实时性强。

主权项

1.结合改进的LBP纹理和色度信息的运动目标检测方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤a：初始化混合高斯模型：将视频图像序列中的第1帧分成以像素点(x,y)为中心、大小相同、边缘有重合的小块，对每个小块统计LBP统一模式直方图和局部色度值，把初始的LBP统一模式直方图记作初始的局部色度向量记作给定某个方差σ和权值w，得到含有K个背景模式初始混合高斯背景模型；步骤b：读入下一帧，把图像分成以像素点(x,y)为中心、大小相同、边缘有重合的小块；步骤c：对上述每个小块统计LBP统一模式直方图和局部色度值，其中把t时刻的LBP统一模式直方图记作X_t、局部色度向量记作H_t；步骤d：将X_t、H_t值，依次与混合高斯背景模型中对应小块的K个背景模式进行对比，求相似度，匹配为背景、不匹配为前景；步骤e：根据步骤d，如果某一小块被判定为背景，将更新混合高斯背景模型中的高斯模型参数；如果某一小块被判定为前景，经处理后将前景通过屏幕显示出来，即为所获得目标运动区域；然后用该小块的X_t、H_t值去替换混合高斯背景模型中权值最小的模型，同时把背景模型中其余模式权值降低，而其它参数不变；步骤f：归一化权值，对K个背景模式重新排序，使其按照归一化之后的降序排列，即得到新的混合高斯背景模型。