專利名稱：紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法
技術領域：
本發(fā)明屬于背景更新技術，特別是一種紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法。
背景技術：
在紅外目標搜索跟蹤系統(tǒng)中要求系統(tǒng)能夠快速、準確的將運動目標從序列中圖像分割出來，實現(xiàn)運動目標的探測和跟蹤。從復雜背景的圖像序列中提取運動目標是紅外目標探測跟蹤系統(tǒng)基本過程。通常假設視場中的圖像序列背景可以用統(tǒng)計分布模型描述，通過對圖像序列估計和學習獲得準確的統(tǒng)計分布模型后，根據(jù)該分布模型判定場景中運動目標。其中獲取能夠描述背景的分布模型的過程稱為背景更新。背景更新是計算機視覺系統(tǒng)，目標探測跟蹤系統(tǒng)中實現(xiàn)圖像序列背景提取的關鍵技術。因此背景更新算法的收斂性和背景模型估計的準確性直接影響紅外目標探測跟蹤系統(tǒng)對視場中運動目標的反應速度和識別跟蹤的精確程度。背景更新過程中會為圖像序列中的每個像素都獨立的建立一個分布模型，在文獻I《Real-Time Tracking ofthe Human Body))中使用單一高斯模型描述圖像序列背景，但是由于圖像噪聲，景物能量強度變化等因素致使像素灰度的分布復雜。文獻2 ((Imagesegmentation in video sequences:A probabilistic approach〉〉提出米用混合高斯模型描述圖像背景并詳細描述了在混合高斯模型下背景更新的計算過程。在此期間很多學者為提高背景更新的收斂性和背景模型估計的準確性不斷改進背景更新算法。如文獻3《AnImproved Adaptive Background Mixture Model for Real-Time Tracking with ShadowDetection》提出初始化時通過充分統(tǒng)計更新方程提高收斂速度。文獻4 ((EffectiveGaussian mixture learning for video background subtraction〉〉利用更新過程的時域特性提高更新方程的收斂速度。但是以上所有文獻研究的工作都是固定個數(shù)的高斯分布。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提供一種紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法，不但能夠有效的保證背景估計的準確程度，而且還提高了算法的收斂速度，可以有效的提高探測率降低虛警率，保證目標分割的良好效果。實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術解決方案為:一種紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法，步驟如下:( I)初始化迭代參數(shù)α，N，T。和V0 ;(2)紅外搜索跟蹤系統(tǒng)接收熱像儀圖像數(shù)據(jù)，建立紅外圖像背景模型，
權利要求
1.一種紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法，其特征在于步驟如下: (1)初始化迭代參數(shù)α，N，T。和V。； (2)紅外搜索跟蹤系統(tǒng)接收熱像儀圖像數(shù)據(jù)，建立紅外圖像背景模型， (3)計算背景模型各高斯分布的歸屬度
2.根據(jù)權利要求1所述的紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法，其特征在于步驟(3)中的背景模型各高斯分布的歸屬度(X)計算過程為:
3.根據(jù)權利要求1所述的紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法，其特征在于步驟(6)中的每個高斯分布的均值何Ki}和方差
全文摘要
本發(fā)明公開了一種紅外搜索跟蹤系統(tǒng)背景更新方法，初始化迭代參數(shù)，紅外搜索跟蹤系統(tǒng)接收熱像儀圖像數(shù)據(jù)，建立紅外圖像背景模型，計算背景模型各高斯分布的歸屬度更新高斯分布權值對所有的高斯分布的權重迭代完成后，整理使迭代更新每個高斯分布的均值和方差根據(jù)背景更新模型與均值和方差實現(xiàn)視場中運動目標的提取；開始下個周期的處理。本發(fā)明有效的提高探測率降低虛警率，保證目標分割的良好效果。
文檔編號G06T7/00GK103236051SQ20121027530
公開日2013年8月7日 申請日期2012年8月3日 優(yōu)先權日2012年8月3日
發(fā)明者顧國華, 徐富元, 陳錢, 錢惟賢, 任侃, 隋修寶, 何偉基, 路東明, 于雪蓮, 李宏哲, 毛晨 申請人:南京理工大學