一種基于視頻的交叉路口背景圖像提取方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及智能交通領域，具體是一種通過監控視頻提取交叉路口背景圖像的方 法。
【背景技術】
[0002] 隨著計算機視覺技術的發展，監控視頻在智能交通領域的巨大潛力得到了廣泛的 關注。交叉路口的背景圖像提取是后續車道位置檢測與標定的一個關鍵，其對于利用背景 差分方式進行的運動目標檢測、車輛跟蹤也有非常重要的意義。
[0003] 近年通過混合高斯模型提取背景圖像的方法較為常見，例如發明專利（【申請號】 200810236281. 5,名稱：視頻流背景圖像建模方法）等。該類方法能克服多數傳統背景提取 方法的局限性，是建模最為成功的方法之一。但這類方法容易將一段時間內靜止的對象作 為背景，特別是對于交叉路口遇到紅燈或者擁堵等車輛長時間靜止的情況不能有效區分前 景車輛與背景道路，直接用于交叉路口場景效果欠佳。
[0004] 發明專利（【申請號】201210389658. 7,名稱：一種視頻監控中的背景建模方法）在 單高斯模型的基礎上引入可變的學習速率，改善了前景融入背景的問題，但要求算法的復 雜度進一步增加，很難滿足監控視頻實時處理的要求。
[0005] 韓超（視頻交通中的背景提取及陰影檢測方法的研宄與實現[D].昆明理工大學， 2011)首先根據視頻前n幀的平均值與差值建立初始背景，然后再根據當前幀與前一幀的 圖像對比設置加權系數以更新背景。其方法較依賴視頻前n幀的質量，對于交叉路口容易 出現車輛排隊等待的情況較難得到好的初始背景，影響最終背景質量。
[0006] 發明專利（【申請號】201410757811. 6,名稱：一種視頻背景圖片的提取算法）對所 有視頻幀進行統計，在一定范圍內找出每個像素點頻率最高的灰度值，最后由這些像素一 起組成背景。該方法僅適用于線下的視頻文件，而無法處理線上實時的視頻流。
[0007] 發明專利（【申請號】201110036071. 3,名稱：背景建模的方法和裝置及檢測視頻中 背景的方法和裝置）通過產生每個像素的LBP(局部二元模式）序列，然后根據幀間LBP序 列的頻率與相似性，從而得出背景像素的LBP序列。但其技術方案中沒有給出LBP序列相 似性的評價方式。一般LBP序列具有光照不變性、旋轉不變性，這需要LBP序列按位旋轉取 二進制碼最小的值，這導致相似像素的序列可能截然不同。
[0008] 發明專利（【申請號】200910218005. 0,名稱：動態視頻中背景圖像的實時提取與更 新方法）利用背景圖像與運動目標圖像在時域中不同的變化特性，構造圖像的穩定矩陣函 數，從而區分前背景。其效果完全取決與穩定矩陣的上、下飽和值設定，但其技術方案中并 未給出飽和值的估算方式，如果設置靜態的飽和值則同樣無法解決車輛短時停留誤識別為 背景的問題。
[0009] 發明專利（【申請號】201210023760. 5,名稱：一種基于多幀統計的視頻車道背景建 模方法）統計多幀中每個像素灰度值，加權平均得到全背景圖像后，將背景圖與視頻幀作 差比較得出車輛位置，根據車輛位置的統計獲得車道位置。從而截取車道背景。其技術方案 中使用加權平均的方式獲取全背景，易導致背景中殘留車輛虛影，并使結果圖像較為模糊。
[0010] 發明專利（【申請號】201210080263. 9,名稱：一種基于視頻的背景檢測方法）在多 幀平均值的基礎之上，結合單像素直方圖峰值，從而確定背景像素。與其類似的方法一一劉 延（基于視頻圖像的交通路口背景提取方法研宄[D].西安電子科技大學，2014)采用多模 態統計直方圖進行背景初始化，根據像素的空間相關性與時間相關性設計分類器對背景進 行更新。這兩種技術方案與本發明利用幀差法區分前背景，利用均值加速收斂的方式不同。
[0011] 曾艷等（一種新的道路交通背景提取算法及研宄[J].中國圖象圖形學報，2008) 對像素點的灰度直方圖統計進行改進，不是選取分布值最大的點即mode值點為背景點，而 是選取mode值所在區間內所有點的平均值作為背景值。
[0012] 彭強等（基于塊直方圖分析的視頻背景提取方法[J].西南交通大學學報，2006) 將單像素直方圖統計進行改進，實現了基于塊的直方圖分析方法，提高了背景提取的速度。 由于其目的是提取高速公路視頻的背景，在交叉路口車輛部分停留靜止的情況下無法正確 區分前背景。
[0013] 發明專利（【申請號】201110388110. 6,名稱：交通視頻監控中的背景更新方法和車 輛目標提取方法）利用背景與當前幀的Canny輪廓差異，得到當前幀的前景輪廓，根據此前 景輪廓與當前幀輪廓相與結果的數量判斷是否更新。其技術方案僅涉及背景更新部分，而 提取背景則使用現有的任一種方式。

【發明內容】

[0014] 本發明為克服現有技術中的上述問題，發明了一種基于視頻的交叉路口背景圖像 提取方法。
[0015] 本發明的技術方案包括下述步驟：
[0016] 步驟1 :每隔fps/3幀（若為小數則取整）對交叉路口的原始監控視頻進行歸一 化采樣，獲得新的視頻序列Fp表示視頻序列中第i幀圖像，i= 1，2,. . .，n，其中fps為原 始視頻的每秒幀數，n為新的視頻序列的總幀數。
[0017] 步驟2 :建立height行width列的統計矩陣Q，并對視頻序列Fi逐幀進行處理，其 中height、width分別為單幀圖像的高度與寬度，單位為像素，采用如下步驟迭代計算：
[0018] 步驟2. 1 :對于當前彩色視頻幀匕采用加權平均值法進行灰度化處理獲得灰度圖 Gi〇
[0019] 步驟2. 2 :當i= 1時，利用灰度圖GJ#平均圖Avgi與背景Bi進行初始化，使得 Avgi(X，y) =Bi(X，y) =Gi(X，y)，并初始化矩陣Q，使得Ci=[C:(X，y)]heightXwidthJiC:(X，y) =w,x= 1，2,…，height,y= 1，2, ???，width，其中C別表示到第i幀為止且 包括第i幀所得到的平均圖、背景與統計矩陣，系數w用于控制初始背景的權值，Gi(X，y)表 示對應像素坐標（x，y)處的像素灰度值，Avgi(x，y)表示到第i幀為止且包括第i幀的平均 圖在（x，y)處的像素灰度值，Bi(x，y)表示到第i幀為止且包括第i幀的背景在（x，y)處的 像素灰度值，Q(x，y)表示到第i幀為止且包括第i幀的統計矩陣第x行第y列的值。
[0020] 步驟2. 3:當i>l時，對視頻幀Fi逐像素判斷，若Ci(X，y)彡upper，則跳過該像素； 若Q(x，y)〈upper，按式（1)、（2)、（3)、（4)、（5)、（6)和（7)依次更新Avgi、Q、BJPCi:
[0021]Avgjx，y) = (i-1) ?AvgH(x，y)+G"x，y) (1)
[0023]Aj=|Gi(x,y)-Avgi(x,y) (3)
[0024] A2=|Gi(x, (x,y) (4)
[0028] 其中upper為穩定閾值用于控制像素收斂，dif為像素間差距控制系數，power為 加速倍數，~和A2為中間變量。
[0029] 步驟2. 4 :統計當前幀中滿足|Gi(X，y) -Gh(X，y) |〈dif的像素個數Count，若
且i〈n則迭代收斂并結束，此時的&即為最終提取出的背景；若