一種稀疏編碼背景建模方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種稀疏編碼背景建模方法，該方法采用判別性原子模型方法對圖像進行背景建模，具有如下步驟：步驟1：將采集到的圖像分割成多個圖像塊，將圖像塊進行稀疏編碼，步驟2：在圖像的稀疏編碼模型基礎上，對稀疏編碼字典中的原子利用頻-逆向文件頻率（tf-idf）統(tǒng)計分析方法查找出判別性原子，步驟3：利用上述選擇出的判別性原子完成圖像的背景重建。由于采用了上述技術方案，本發(fā)明提供的圖像背景建模方法，該方法是在圖像稀疏編碼模型基礎上，利用平均信息量和詞頻-逆向文件頻率（tf-idf）技術，對稀疏編碼字典中原子進行統(tǒng)計分析，尋找出攜帶判別性信息的原子即判別性原子，并利用判別性原子重建圖像背景信息。
【專利說明】一種稀疏編碼背景建模方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術領域】，尤其涉及一種稀疏編碼背景建模方法。
【背景技術】
[0002]在圖像處理【技術領域】中背景提取和背景去除是圖像處理中一項關鍵的步驟，現(xiàn)有技術中的背景建模方法主要分為像素級的方法和幀級的方法。典型的像素級方法包括:幀差法[1]，核密度法[3]和混合高斯法[2]。幀差法使用相鄰幀的差值進行運動目標檢測，這種方法算法簡單，計算速度快，但是對于前景的檢測不夠精確。尤其是當前景面積較大，像素的亮度分布較為均勻，運動速度較慢時，幀差法對前景的檢測將出現(xiàn)大的空洞?；旌细咚狗ㄕJ為背景像素可以使用多個高斯分布進行表征，并因此使用多個不同的高斯分布實現(xiàn)對背景的建模。混合高斯法可以根據(jù)當前的圖像對背景模型的參數(shù)進行更新，能夠較好的實現(xiàn)對動態(tài)背景的建模，是一種非常常用且有效的背景建模方法。而且在原算法的基礎上，也有很多的改進方法提出[4，5]。但是，并不是在所有的情況下混合高斯模型都能夠準確的對背景進行建模，比如，當前景與背景的像素比較相似時，混合高斯模型常常誤將部分前景像素檢測為背景。不同于混合高斯法中使用高斯分布對背景進行建模，核密度法使用核密度估計估算背景像素的概率分布并以之對背景建模。具體而言，對于一個像素點，核密度估計采樣過去幾幀中這個像素點處的像素值，并使用這些像素值的核函數(shù)的均值對此像素點像素值的概率分布進行估計。核密度法是一種非參數(shù)的估計方法，其對概率密度的估計并不局限于特定的概率密度分布，因此可以對任意形式的背景分布做出估計，靈活性更高。但是核密度法的運算量較大，估計的時間復雜度較高。
[0003]不同于像素級的模型對各幀內的背景像素的分布進行建模，幀級的模型通過分析幀間的圖像結構對背景進行建模。目前比較常見的幀級模型有PCA模型[6]，稀疏編碼模型
[9]和低秩[7，8]模型。PCA模型假設各幀的背景圖像分布于一個低維的子空間中，并通過PCA學習得到的基函數(shù)對背景圖像進行重建。與PCA模型相似，稀疏編碼模型使用字典中的原子對視頻圖像的背景進行表征，并根據(jù)背景建模的特點，將普通稀疏編碼中的2范數(shù)誤差項替換為I范數(shù)誤差項，加強了算法的魯棒性。同樣是基于子空間的假設，Candes等人假設潛在的背景圖片都列于一個低秩子空間中，因此通過尋找圖像序列的低秩表征來進行背景建模。在Candes等人工作的基礎上，Zhou等人利用馬爾可夫隨機場對前景所在區(qū)域加入了連續(xù)性約束，實現(xiàn)了更好的背景建模效果。
[0004]目前的幀級模型都是基于潛在背景圖像位于一個線性子空間中的假設，直接對全局背景進行建模。這種對直接對全局背景進行建模的方法對于較強烈的局部背景變動比較敏感，然而幀級的全局模型不能區(qū)分背景中運動目標和前景中運動目標。

【發(fā)明內容】

[0005]根據(jù)現(xiàn)有技術存在的問題，本發(fā)明公開的一種稀疏編碼背景建模方法，對采集到的圖像進行背景建模，具體采用如下方式:該方法采用判別性原子模型方法對圖像進行背景建模，所述判別性原子模型方法采用如下方式:
[0006]步驟1:將采集到圖像分割成多個圖像塊，對圖像塊按照下述公式進行稀疏編碼；
【權利要求】
1.一種稀疏編碼背景建模方法，其特征在于:該方法采用判別性原子模型方法對圖像進行背景建模，所述判別性原子模型方法采用如下方式: 步驟1:將采集到圖像分割成多個圖像塊，對圖像塊按照下述公式進行稀疏編碼:
2.根據(jù)權利要求1所述的一種稀疏編碼背景建模方法，其特征還在于:對判別性原子的選擇采用如下方式: 對所有圖像塊，根據(jù)上述tf-1df計算公式，計算得到所有原子的tf-1df值的集合J ={tf-1df ((Ii, Yj) I (Ii e D, Yj e Y}； 根據(jù)設定的tf-1df的臨界值，選擇出J中大于該臨界值的子集J。； 則確定判別性原子的集合為 = Idi I Vdi G D,3yj e 7, If-1df(Ji1Vi) e /σ}。
【文檔編號】G06T7/00GK103745465SQ201410001821
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2014年1月2日 優(yōu)先權日:2014年1月2日
【發(fā)明者】戚金清, 胡陽 申請人:大連理工大學