本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種建立背景圖像的方法和裝置。

背景技術(shù)：

在車輛視覺導航中，車輛檢測是整個車輛跟蹤過程的基礎(chǔ)，后期的車輛運動估計、車輛跟蹤的實現(xiàn)都建立在正確、可靠的車輛檢測基礎(chǔ)上，然而背景圖像在車輛檢測中起到至關(guān)重要的作用，背景圖像的精度直接影響到車輛檢測的正確性以及車輛跟蹤的精度。

目前，建立背景圖像的過程可以為：采集多幀圖像，根據(jù)多幀圖像采用統(tǒng)計直方圖方法建立背景圖像。

現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下問題：

當車流量較大時，路面被車輛覆蓋，通過上述方法建立的背景圖像的精度較低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明提供了一種建立背景圖像的方法和裝置。技術(shù)方案如下：

一種建立背景圖像的方法，所述方法包括：

在輸入的第一視頻序列圖像中每隔預設(shè)幀數(shù)圖像選擇一幀圖像，得到第二視頻序列圖像；

計算所述第二視頻序列圖像中相鄰兩幀圖像之間的第一差分圖像，得到多個第一差分圖像；

根據(jù)所述多個第一差分圖像，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別；

如果所述車流量類別為大車流量，根據(jù)所述多個第一差分圖像，對所述第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像；根據(jù)所述第三視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像；

如果所述車流量類別為小車流量，根據(jù)所述第二視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像。

可選的，所述根據(jù)所述多個第一差分圖像，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別，包括：

對所述多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像進行二值化處理，得到處理后的每個第一差分圖像；

計算所述處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例；

根據(jù)所述處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例，計算所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例；

根據(jù)所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

可選的，所述根據(jù)所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別，包括：

獲取所述第二視頻序列圖像對應的車流量；

根據(jù)所述車流量，預設(shè)車流量，所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

可選的，所述根據(jù)所述多個第一差分圖像，對所述第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像，包括：

根據(jù)所述多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像，獲取所述每個第一差分圖像中像素值大于預設(shè)像素值的第一像素點集合；

分別獲取所述第一像素點集合中的每個像素點在所述每個第一差分圖像對應的相鄰兩幀圖像中的第二像素點集合和第三像素點集合；

分別計算所述第二像素點集合包括的像素點的第一平均像素值和所述第三像素點集合包括的像素點的第二平均像素值；

將所述第二像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為所述第一平均像素值，將所述第三像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為所述第二平均像素值，得到第三視頻序列圖像。

可選的，所述建立背景圖像之后，還包括：

獲取標準背景圖像；

計算所述背景圖像和所述標準背景圖像之間的第二差分圖像；

計算所述第二差分圖像包括的像素點的像素值之和；

根據(jù)所述像素值之和以及所述背景圖像的圖像大小，計算所述背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

一種建立背景圖像的裝置，所述裝置包括：

選擇模塊，用于在輸入的第一視頻序列圖像中每隔預設(shè)幀數(shù)圖像選擇一幀圖像，得到第二視頻序列圖像；

第一計算模塊，用于計算所述第二視頻序列圖像中相鄰兩幀圖像之間的第一差分圖像，得到多個第一差分圖像；

確定模塊，用于根據(jù)所述多個第一差分圖像，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別；

第一建立模塊，用于如果所述車流量類別為大車流量，根據(jù)所述多個第一差分圖像，對所述第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像；根據(jù)所述第三視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像；

第二建立模塊，用于如果所述車流量類別為小車流量，根據(jù)所述第二視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像。

可選的，所述確定模塊，包括：

處理單元，用于對所述多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像進行二值化處理，得到處理后的每個第一差分圖像；

第一計算單元，用于計算所述處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例；

第二計算單元，用于根據(jù)所述處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例，計算所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例；

確定單元，用于根據(jù)所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

可選的，所述確定單元，還用于獲取所述第二視頻序列圖像對應的車流量；根據(jù)所述車流量，預設(shè)車流量，所述第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定所述第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

可選的，所述第一建立模塊，包括：

第一獲取單元，用于根據(jù)所述多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像，獲取所述每個第一差分圖像中像素值大于預設(shè)像素值的第一像素點集合；

第二獲取單元，用于分別獲取所述第一像素點集合中的每個像素點在所述每個第一差分圖像對應的相鄰兩幀圖像中的第二像素點集合和第三像素點集合；

第三計算單元，用于分別計算所述第二像素點集合包括的像素點的第一平均像素值和所述第三像素點集合包括的像素點的第二平均像素值；

設(shè)置單元，用于將所述第二像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為所述第一平均像素值，將所述第三像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為所述第二平均像素值，得到第三視頻序列圖像。

可選的，所述裝置還包括：

獲取模塊，用于獲取標準背景圖像；

第二計算模塊，用于計算所述背景圖像和所述標準背景圖像之間的第二差分圖像；

第三計算模塊，用于計算所述第二差分圖像包括的像素點的像素值之和；

第四計算模塊，用于根據(jù)所述像素值之和以及所述背景圖像的圖像大小，計算所述背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

在本發(fā)明實施例中，在車流量類別為小車流量時，利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像；在車流量類別為大車流量時，利用幀差法對圖像進行重組，然后利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像，從而在車流量較少時，提高了建立背景圖像的實時性；在車流量較大時，提高了建立背景圖像的精度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例1提供的一種建立背景圖像的方法流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例2提供的一種建立背景圖像的方法流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例3提供的一種建立背景圖像的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。

實施例1

本發(fā)明實施例提供了一種建立背景圖像的方法，該方法的執(zhí)行主體可以為車載終端，參見圖1，該方法包括：

步驟101：在輸入的第一視頻序列圖像中每隔預設(shè)幀數(shù)圖像選擇一幀圖像，得到第二視頻序列圖像。

步驟102：計算第二視頻序列圖像中相鄰兩幀圖像之間的第一差分圖像，得到多個第一差分圖像。

步驟103：根據(jù)多個第一差分圖像，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

步驟104：如果車流量類別為大車流量，根據(jù)多個第一差分圖像，對第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像；根據(jù)第三視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像。

步驟105：如果車流量類別為小車流量，根據(jù)第二視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像。

在本發(fā)明實施例中，在車流量類別為小車流量時，利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像；在車流量類別為大車流量時，利用幀差法對圖像進行重組，然后利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像，從而在車流量較少時，提高了建立背景圖像的實時性；在車流量較大時，提高了建立背景圖像的精度。

實施例2

本發(fā)明實施例提供了一種建立背景圖像的方法，該方法的執(zhí)行主體可以為車載終端，參見圖2，該方法包括：

步驟201：在輸入的第一視頻序列圖像中每隔預設(shè)幀數(shù)圖像選擇一幀圖像，得到第二視頻序列圖像。

預設(shè)幀數(shù)可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中不對預設(shè)幀數(shù)作具體限定。為了避免對于遠景，一些運動車輛相連，同一物體出現(xiàn)幾率較高的情形出現(xiàn)，預設(shè)幀數(shù)可以為大于或者等于5的整數(shù)。

例如，當預設(shè)幀數(shù)為5時，本步驟可以為：

在輸入的第一視頻序列圖像f中每隔5幀圖像選擇一幀圖像，得到第二視頻序列圖像m。

步驟202：計算第二視頻序列圖像中相鄰兩幀圖像之間的第一差分圖像，得到多個第一差分圖像。

對于第二視頻序列圖像中任意相鄰兩幀圖像，按以下公式(1)計算該兩幀圖像之間的第一差分圖像：

D_k(i，j)＝|f_k(i，j)-f_k-1(i，j)| 公式(1)

D_k(i，j)為第一差分圖像，f_k(i，j)和f_k-1(i，j)分別為第二視頻序列圖像中兩幅相鄰的圖像。

步驟203：根據(jù)多個第一差分圖像，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

車流量類別可以為大車流量和小車流量；本步驟可以通過以下步驟(1)至(4)實現(xiàn)，包括：

(1)：對多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像進行二值化處理，得到處理后的每個第一差分圖像。

對于每個第一差分圖像，將該第一差分圖像中像素值小于預設(shè)像素值(為了便于與后續(xù)的預設(shè)像素值進行區(qū)分，將該處的預設(shè)像素值稱為第一預設(shè)像素值)的像素點的像素值設(shè)置為1，將第一差分圖像中像素值不小于第一預設(shè)像素值的像素點的像素值設(shè)置為0。

例如，對于每個第一差分圖像，按以下公式(2)對該第一差分圖像進行二值化處理，得到處理后的該第一差分圖像：

D_k(i，j)為任一差分圖像，B_k(i，j)為二值化處理后的第一差分圖像，T為第一預設(shè)像素值。

需要說明的是，處理后的第一差分圖像中像素值為1的像素點為運動車輛對應的像素點，像素值為0的像素點為背景對應的像素點。

第一預設(shè)像素值可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中，對第一預設(shè)像素值不作具體限定。

(2)：計算處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例。

對于處理后的每個第一差分圖像，計算該處理后的第一差分圖像中包括的運動車輛的像素點數(shù)量，計算該像素點數(shù)量與該處理后的第一差分圖像包括的像素點總和的比值，將該比值作為該處理后的第一差分圖像的像素點比例。

其中，計算該處理后的第一差分圖像中包括的運動車輛的像素點數(shù)量的步驟可以為：

獲取該處理后的第一差分圖像中包括的每個運動區(qū)域的最上像素點、最下像素點、最左像素點和最右像素點；根據(jù)每個運動區(qū)域的最上像素點、最下像素點、最左像素點和最右像素點，計算該處理后的第一差分圖像中包括的運動車輛的像素點數(shù)量。

例如，該處理后的第一差分圖像中包括m個運動車輛，且最上像素點的坐標為：(X_i×1，Y_i×1)，i＝1，2，3...m；最下像素點的坐標為：(X_i×2，Y_i×2)；最左像素點的坐標為：(X_i×3，Y_i×3)；最右像素點的坐標為：(X_i×4，Y_i×4)，則根據(jù)最上像素點、最下像素點、最左像素點和最右像素點，按以下公式(3)計算該處理后的第一差分圖像中包括的運動車輛的像素點數(shù)量。

S為該處理后的第一差分圖像中包括的運動車輛的像素點數(shù)量。

需要說明的是，按照以上方法獲取每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例。

(3)：根據(jù)處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例，計算第二視頻序列圖像對應的像素點比例。

根據(jù)處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例，計算每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比值的平均像素點比例，將該平均像素點比例作為第二視頻序列圖像對應的像素點比例。

(4)：根據(jù)第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

本步驟可以通過以下第一種方式或者第二種方式實現(xiàn)，對于第一種實現(xiàn)方式，僅根據(jù)像素點比例確定車流量類別，相應的，本步驟可以為：

如果第二視頻序列圖像對應的像素點比例大于預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別為大車流量；如果第二視頻序列圖像對應的像素點比例不大于預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別為小車流量。

預設(shè)比例可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中對預設(shè)比例不作具體限定；例如，預設(shè)比例可以為35％。

對于第二種實現(xiàn)方式，結(jié)合車流量數(shù)量和像素點比例確定車流量類別，相應的，本步驟可以為：

獲取第二視頻序列圖像對應的車流量；根據(jù)該車流量，預設(shè)車流量，第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

如果該車流量大于預設(shè)車流量，或者第二視頻序列圖像對應的像素點比例大于預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別為大車流量；如果該車流量不大于預設(shè)車流量且第二視頻序列圖像對應的像素點比例不大于預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別為小車流量。

預設(shè)車流量可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中，對預設(shè)車流量不作具體限定；例如，預設(shè)車流量為8/分鐘。

需要說明的是，獲取第二視頻序列圖像對應的車流量的步驟可以根據(jù)現(xiàn)有的任一獲取車流量的方法獲取，在此不再詳細說明。

如果車流量類別為大車流量，執(zhí)行步驟204；如果車流量類別為小車流量，執(zhí)行步驟205。

步驟204：如果車流量類別為大車流量，根據(jù)多個第一差分圖像，對第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像；根據(jù)第三視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像，執(zhí)行步驟206。

其中，根據(jù)多個第一差分圖像，對第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像的步驟可以通過以下步驟(1)至(4)實現(xiàn)，包括：

(1)：根據(jù)多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像，獲取每個第一差分圖像中像素值大于預設(shè)像素值的第一像素點集合。

為了便于與上述預設(shè)像素點進行區(qū)分，將該處的預設(shè)像素值稱為第二預設(shè)像素值。第二預設(shè)像素值可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中對第二預設(shè)像素值不作具體限定。

第一像素點集合中包括至少一個像素點。

例如，相鄰兩幀圖像圖像分別為第一幀圖像和第二幀圖像，第一幀圖像和第二幀圖像之間的差分圖像為第一差分圖像；獲取第一差分圖像中像素值大于預設(shè)像素值的像素點組成第一像素點集合。

(2)：分別獲取第一像素點集合中的每個像素點在每個第一差分圖像對應的相鄰兩幀圖像中的第二像素點集合和第三像素點集合。

對于每個第一差分圖像的第一像素點集合中的每個像素點(為了便于區(qū)分，將第一像素點集合中的像素點稱為第一像素點)，根據(jù)每個第一像素點在該第一差分圖像中的位置，在該第一差分圖像對應的相鄰兩幀圖像中的一幀圖像中獲取每個第二像素點組成第二像素點集合，以及，在該第一差分圖像對應的相鄰兩幀圖像中的另一幀圖像中獲取每個第三像素點組成第三像素點集合。

第一像素點在第一差分圖像中的位置分別和第二像素點在該一幀圖像中的位置以及第三像素點在該另一幀圖像中的位置相同。

(3)：分別計算第二像素點集合包括的像素點的第一平均像素值和第三像素點集合包括的像素點的第二平均像素值。

根據(jù)第二像素點集合包括的每個像素點的像素值，計算第二像素點集合包括的像素點的第一平均像素值；以及，根據(jù)第三像素點集合包括的每個像素點的像素值，計算第三像素點集合包括的像素點的第二平均像素值。

(4)：將第二像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為第一平均像素值，將第三像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為第二平均像素值，得到第三視頻序列圖像。

例如，根據(jù)多個第一差分圖像，對第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像的步驟可以通過以下公式(4)和(5)實現(xiàn)：

m_2t(i，j)為相鄰兩幀圖像中的一幀圖像，m_2t(i，j)’為重組后的該一幀圖像；m_2t-1(i，j)為相鄰兩幀圖像中的另一幀圖像；m_2t-1(i，j)’為重組后的該另一幀圖像。

其中，根據(jù)第三視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像的步驟可以為：

從第三視頻序列圖像中選擇N幀圖像，根據(jù)N幀圖像中的每幀圖像的像素值和統(tǒng)計直方圖算法，計算背景圖像中包括的每個像素點的像素值，根據(jù)每個像素點的像素值構(gòu)建背景圖像。

其中，根據(jù)N幀圖像中的每幀圖像的像素值和統(tǒng)計直方圖算法，可以通過以下公式(6)計算背景圖像中包括的每個像素點的像素值：

B(i，j)＝max(N(r)(i，j))r＝0，1，2，...255 公式(6)

需要說明的是，在本步驟中，可以從第三視頻序列圖像中選擇前N幀圖像，也可以選擇后N幀圖像，或者從第三視頻序列圖像中隨機選擇N幀圖像；在本發(fā)明實施例中，對如何從第三視頻序列圖像中選擇N幀圖像的具體方式不作具體限定。

N為正整數(shù)；并且，N可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中對N的取值不作具體限定；為了提高建立背景圖像的準確性但不增加數(shù)據(jù)處理量，N可以為[50，100]之間的整數(shù)，例如，N為50，80或者100等。

步驟205：如果車流量類別為小車流量，根據(jù)第二視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像。

從第二視頻序列圖像中選擇N幀圖像，根據(jù)N幀圖像中的每幀圖像的像素值和統(tǒng)計直方圖算法，計算背景圖像中包括的每個像素點的像素值，根據(jù)每個像素點的像素值構(gòu)建背景圖像。

需要說明的是，在本步驟中，可以從第二視頻序列圖像中選擇前N幀圖像，也可以選擇后N幀圖像，或者從第二視頻序列圖像中隨機選擇N幀圖像；在本發(fā)明實施例中，對如何從第二視頻序列圖像中選擇N幀圖像的具體方式不作具體限定。

步驟206：獲取標準背景圖像，并根據(jù)該背景圖像和標準背景圖像，計算該背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

獲取標準背景圖像的步驟可以通過以下第一種方式或者第二種方式實現(xiàn)；對于第一種實現(xiàn)方式，獲取標準背景圖像的步驟可以為：

采集一段純背景的第四視頻序列圖像，從該第四視頻序列圖像中隨機選擇一幀圖像作為標準背景圖像；

對于第二種實現(xiàn)方式，獲取標準背景圖像的步驟可以為：

采集一段運動車輛的數(shù)量小于預設(shè)數(shù)量的第五視頻序列圖像，計算該第五視頻序列圖像中每幀圖像中的每個像素點的平均像素值，根據(jù)每個像素點的平均像素值構(gòu)建標準背景圖像。

預設(shè)數(shù)量可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中，對預設(shè)數(shù)量不作具體限定。

其中，根據(jù)該背景圖像和標準背景圖像，計算該背景圖像的質(zhì)量系數(shù)的步驟可以通過以下步驟(1)至(3)實現(xiàn)，包括：

(1)：計算背景圖像和標準背景圖像之間的第二差分圖像。

(2)：計算第二差分圖像包括的像素點的像素值之和。

(3)：根據(jù)像素值之和以及背景圖像的圖像大小，計算背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

計算像素點之和與背景圖像的圖像大小的比值，將該比值作為背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

根據(jù)該背景圖像和標準背景圖像，按照以下公式(7)計算該背景圖像的質(zhì)量系數(shù)：

P為質(zhì)量系數(shù)，B(i，j)為該背景圖像，B_biaozhun(i，j)為該標準背景圖像；m和n分別為背景圖像(或者標準背景圖像)的行數(shù)和列數(shù)。

需要說明的是，背景圖像和標準背景圖像大小相等。在本步驟(3)也可以替換為：

根據(jù)像素值之和以及標準背景圖像的圖像大小，計算背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

進一步地，如果質(zhì)量系數(shù)越小，則確定建立的背景圖像越接近于標準背景圖像，背景圖像提取的效果就越好；如果質(zhì)量系數(shù)越大，則確定建立的背景圖像與標準背景圖像偏差越大，背景圖像提取的效果越不理想。

因此，計算該背景圖像的質(zhì)量系數(shù)之后，還包括：

確定該質(zhì)量系數(shù)是否小于預設(shè)質(zhì)量系數(shù)，如果該質(zhì)量系數(shù)小于預設(shè)質(zhì)量系數(shù)，確定該背景圖像滿足條件；結(jié)束。

如果該質(zhì)量系數(shù)不小于預設(shè)質(zhì)量系數(shù)，重新采集第一視頻序列圖像，并按以上步驟重新建立背景圖像，直到背景圖像的質(zhì)量系數(shù)小于預設(shè)質(zhì)量系數(shù)。

預設(shè)質(zhì)量系數(shù)可以根據(jù)需要進行設(shè)置并更改，在本發(fā)明實施例中，對預設(shè)質(zhì)量系數(shù)不作具體限定。

在本發(fā)明實施例中，在車流量類別為小車流量時，利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像；在車流量類別為大車流量時，利用幀差法對圖像進行重組，然后利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像，從而在車流量較少時，提高了建立背景圖像的實時性；在車流量較大時，提高了建立背景圖像的精度。

實施例3

本發(fā)明實施例提供了一種建立背景圖像的裝置，該裝置用于執(zhí)行實施例1和實施例2的建立背景圖像的方法，參見圖3，該裝置包括：

選擇模塊301，用于在輸入的第一視頻序列圖像中每隔預設(shè)幀數(shù)圖像選擇一幀圖像，得到第二視頻序列圖像；

第一計算模塊302，用于計算第二視頻序列圖像中相鄰兩幀圖像之間的第一差分圖像，得到多個第一差分圖像；

確定模塊303，用于根據(jù)多個第一差分圖像，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別；

第一建立模塊304，用于如果車流量類別為大車流量，根據(jù)多個第一差分圖像，對第二視頻序列圖像中的圖像進行重組，得到第三視頻序列圖像；根據(jù)第三視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像；

第二建立模塊305，用于如果車流量類別為小車流量，根據(jù)第二視頻序列圖像和統(tǒng)計直方圖算法，建立背景圖像。

可選的，確定模塊303，包括：

處理單元，用于對多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像進行二值化處理，得到處理后的每個第一差分圖像；

第一計算單元，用于計算處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例；

第二計算單元，用于根據(jù)處理后的每個第一差分圖像中運動車輛的像素點比例，計算第二視頻序列圖像對應的像素點比例；

確定單元，用于根據(jù)第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

可選的，確定單元，還用于獲取第二視頻序列圖像對應的車流量；根據(jù)車流量，預設(shè)車流量，第二視頻序列圖像對應的像素點比例和預設(shè)比例，確定第二視頻序列圖像對應的車流量類別。

可選的，第一建立模塊304，包括：

第一獲取單元，用于根據(jù)多個第一差分圖像中的每個第一差分圖像，獲取每個第一差分圖像中像素值大于預設(shè)像素值的第一像素點集合；

第二獲取單元，用于分別獲取第一像素點集合中的每個像素點在每個第一差分圖像對應的相鄰兩幀圖像中的第二像素點集合和第三像素點集合；

第三計算單元，用于分別計算第二像素點集合包括的像素點的第一平均像素值和第三像素點集合包括的像素點的第二平均像素值；

設(shè)置單元，用于將第二像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為第一平均像素值，將第三像素點集合中的像素點的像素值設(shè)置為第二平均像素值，得到第三視頻序列圖像。

可選的，裝置還包括：

獲取模塊，用于獲取標準背景圖像；

第二計算模塊，用于計算背景圖像和標準背景圖像之間的第二差分圖像；

第三計算模塊，用于計算第二差分圖像包括的像素點的像素值之和；

第四計算模塊，用于根據(jù)像素值之和以及背景圖像的圖像大小，計算背景圖像的質(zhì)量系數(shù)。

在本發(fā)明實施例中，在車流量類別為小車流量時，利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像；在車流量類別為大車流量時，利用幀差法對圖像進行重組，然后利用統(tǒng)計直方圖法建立背景圖像，從而在車流量較少時，提高了建立背景圖像的實時性；在車流量較大時，提高了建立背景圖像的精度。

需要說明的是：上述實施例提供的建立背景圖像的裝置在建立背景圖像時，僅以上述各功能模塊的劃分進行舉例說明，實際應用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述實施例提供的建立背景圖像的裝置與建立背景圖像的方法實施例屬于同一構(gòu)思，其具體實現(xiàn)過程詳見方法實施例，這里不再贅述。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例的全部或部分步驟可以通過硬件來完成，也可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。