本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及背景建模與目標(biāo)檢測(cè)，提供一種面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描下的動(dòng)目標(biāo)魯棒檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

近些年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展，動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在軍事、環(huán)境監(jiān)控等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但目前大多動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究都是基于靜平臺(tái)的，對(duì)于動(dòng)平臺(tái)下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)仍需進(jìn)一步研究。

線陣攝像機(jī)通常被應(yīng)用于獲取高速度、高精度的大場(chǎng)景全景圖像。但是，線陣攝像機(jī)對(duì)平臺(tái)穩(wěn)定性要求高、造價(jià)昂貴，且獲取圖像時(shí)需要逐行連續(xù)掃描，無(wú)法像面陣攝像機(jī)一樣實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的“凝視”監(jiān)視。隨著面陣攝像機(jī)在成像速度和成像質(zhì)量的不斷提高，以及價(jià)格的不斷降低，面陣攝像機(jī)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于對(duì)大范圍場(chǎng)景的掃描監(jiān)視。有效的利用高速面陣攝像機(jī)進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，既可以在大場(chǎng)景內(nèi)掃描監(jiān)視，又可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的“凝視”監(jiān)視。

在面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描運(yùn)動(dòng)條件下，場(chǎng)景背景也在圖像中發(fā)生運(yùn)動(dòng)，為實(shí)現(xiàn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，需要對(duì)背景運(yùn)動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償。此外，面陣攝像機(jī)在旋轉(zhuǎn)掃描時(shí)，平面成像機(jī)制引起圖像非一致畸變問(wèn)題，導(dǎo)致不一致的背景運(yùn)動(dòng)，實(shí)驗(yàn)表明該畸變?nèi)绻贿M(jìn)行補(bǔ)償在動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)時(shí)將引起較大誤差，造成動(dòng)目標(biāo)虛假檢測(cè)。因此，為實(shí)現(xiàn)面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描條件下的動(dòng)目標(biāo)可靠檢測(cè)，不僅要解決背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償問(wèn)題，還需要克服圖像非一致畸變問(wèn)題。

目前常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法主要有幀間差分法，背景減除法和光流法。其中幀間差分法和背景減除法已有很多改進(jìn)的算法，可以較好的檢測(cè)目標(biāo)而且計(jì)算簡(jiǎn)單，但是如果不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，這些方法只能應(yīng)用于靜平臺(tái)下。光流法可適用于動(dòng)平臺(tái)下的目標(biāo)檢測(cè)，但其計(jì)算復(fù)雜度較高，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性。此外，上述方法都沒(méi)有考慮平面成像機(jī)制帶來(lái)的非一致畸變問(wèn)題。因此，如何實(shí)現(xiàn)動(dòng)平臺(tái)下的動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)、魯棒檢測(cè)依然面臨巨大的挑戰(zhàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的背景運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，提出基于面陣攝像機(jī)掃描模型的運(yùn)動(dòng)背景補(bǔ)償方法。建立攝像機(jī)掃描工作方式下的攝像機(jī)方程，將該方程線性化，并利用圖像空間和參數(shù)空間的點(diǎn)－線對(duì)偶性，采用Hough變換把圖像空間中的直線檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間中，實(shí)現(xiàn)該方程參數(shù)的快速魯棒估計(jì)，進(jìn)而同時(shí)實(shí)現(xiàn)背景運(yùn)動(dòng)和圖像畸變補(bǔ)償。在此基礎(chǔ)上，將攝像機(jī)圖像投影到柱面背景模型中，建立全景柱面模型。

本發(fā)明提供一種面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描條件下動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的魯棒方法。該方法可以在保證實(shí)時(shí)性的前提下，消除背景運(yùn)動(dòng)和圖像畸變對(duì)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)造成的影響，準(zhǔn)確快速地提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

第一步，特征匹配。

第二步，畸變補(bǔ)償。

第三步，柱面投影模型及背景建模。

第四步，目標(biāo)檢測(cè)。

本發(fā)明原理及有益效果：面陣攝像機(jī)在旋轉(zhuǎn)掃描工作條件下，首先需考慮攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的整個(gè)背景的運(yùn)動(dòng)，其次平面成像機(jī)制會(huì)引起圖像非一致畸變，這種畸變?cè)龃罅藙?dòng)目標(biāo)檢測(cè)虛警率。因此，在解決背景運(yùn)動(dòng)問(wèn)題的同時(shí)，還應(yīng)解決圖像畸變問(wèn)題?；谝陨显?，本發(fā)明提出基于柱面背景模型的非一致圖像畸變補(bǔ)償方法，在圖像匹配的基礎(chǔ)上，同時(shí)實(shí)現(xiàn)背景運(yùn)動(dòng)和圖像畸變補(bǔ)償，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)動(dòng)平臺(tái)下動(dòng)目標(biāo)的快速可靠檢測(cè)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明流程圖。

圖2為攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)一維掃描運(yùn)動(dòng)模型。

圖3為攝像機(jī)掃描補(bǔ)償方程參數(shù)求解原理。

圖4為柱面投影模型示意圖；圖(a)為柱面背景模型的幾何關(guān)系俯視示意圖，圖(b)為其中一幀平面圖像的中間區(qū)域ABCD投影到柱面背景模型A`B`C`D`的示意圖。

圖5為柱面投影模型投影關(guān)系圖；圖(a)為其中一幀圖像投影時(shí)的位置俯視關(guān)系圖，圖(b)為相鄰兩幀投影時(shí)的位置俯視關(guān)系圖。

圖6為采樣匹配點(diǎn)對(duì)位置與f誤差關(guān)系圖。

圖7為動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)比圖，分別對(duì)室內(nèi)和室外兩種場(chǎng)景做了實(shí)驗(yàn)；圖(a)、圖(b)為室內(nèi)和室外的原圖，圖(c)、圖(d)僅使用特征匹配進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，圖(e)、圖(f)為使用攝像機(jī)方程進(jìn)行畸變補(bǔ)償?shù)哪繕?biāo)檢測(cè)結(jié)果。

具體實(shí)施方式

以下對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說(shuō)明。

一種面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，包括特征匹配、畸變補(bǔ)償、柱面投影模型及背景建模、目標(biāo)檢測(cè)，具體步驟如下：

第一步，特征匹配

首先通過(guò)當(dāng)前圖像與上幀圖像的匹配特征點(diǎn)對(duì)檢測(cè)出當(dāng)前背景的全局位移，然后使用自適應(yīng)濾波器(如alpha-beta濾波)對(duì)下一幀全局位移進(jìn)行預(yù)估，計(jì)算出當(dāng)前圖像特征點(diǎn)在下幀圖像中的位置，在估計(jì)的誤差范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，得到與當(dāng)前特征點(diǎn)相匹配的特征點(diǎn)，加快圖像匹配的過(guò)程，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

第二步，畸變補(bǔ)償

(1)一維掃描條件下攝像機(jī)方程

攝像機(jī)在旋轉(zhuǎn)掃描的過(guò)程中，由于攝像頭角度的偏移，導(dǎo)致圖像產(chǎn)生非一致畸變，為了準(zhǔn)確檢測(cè)出動(dòng)目標(biāo)，本發(fā)明采用針孔成像模型描述攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描運(yùn)動(dòng)，推導(dǎo)出攝像機(jī)一維掃描工作方式下的攝像機(jī)方程。如圖2所示，AB為物平面，CD、EF分別為第k幀和第k+1幀的像平面，焦距f＝ON＝OP，旋轉(zhuǎn)角度α＝∠NOP，經(jīng)過(guò)攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描運(yùn)動(dòng)，第k幀圖像的左半部分CN和右半部分DN分別畸變?yōu)榈趉+1幀圖像的EP、FP，其關(guān)系式為：

令參數(shù)p＝f·tanα、參數(shù)q＝tanα/f，其中f為攝像機(jī)的焦距，α為前幀到后幀的旋轉(zhuǎn)掃描角度，若以每幀圖像中心為原點(diǎn)，前幀圖像任一位置到原點(diǎn)距離為自變量x，后幀圖像對(duì)應(yīng)位置到原點(diǎn)距離為因變量y，即，若以N為原點(diǎn)，CN、DN為自變量x，EP、FP為因變量y，則x、y有關(guān)系式：

(2)方程線性化及參數(shù)求解

在旋轉(zhuǎn)掃描工作方式下，攝像機(jī)的焦距、旋轉(zhuǎn)角速度等為不定常參數(shù)，需要?jiǎng)討B(tài)估計(jì)。我們首先將一維掃描條件下攝像機(jī)方程線性化，然后利用測(cè)量數(shù)據(jù)空間和參數(shù)空間的點(diǎn)-線對(duì)偶性，把測(cè)量數(shù)據(jù)空間中直線的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間中，即通過(guò)Hough變換將匹配后的點(diǎn)映射到參數(shù)空間中以求解攝像機(jī)方程參數(shù)。如圖3所示，參數(shù)坐標(biāo)系中多條線的聚焦點(diǎn)對(duì)應(yīng)于參數(shù)的解。

公式(3)可以線性化地表達(dá)成：

p＝-xyq+(y-x) (4)

其中，給定一組(x,y)，參數(shù)p、q滿足線性關(guān)系，利用Hough變換將此線性關(guān)系投影到p、q參數(shù)空間；在給定多組(x,y)的條件下，利用Hough變換能夠獲得到p、q的準(zhǔn)確估計(jì)。

在獲得p、q可靠解的基礎(chǔ)上，我們可以利用傳統(tǒng)幀間差分法進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。圖7顯示了幀間差分和畸變補(bǔ)償?shù)男Ч瑘D7(c)和圖7(d)為僅使用特征匹配進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，圖7(e)和圖7(f)為畸變補(bǔ)償后的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明：本發(fā)明可以有效的消除背景運(yùn)動(dòng)和圖像畸變對(duì)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)造成的影響。

第三步，柱面投影模型及背景建模

(1)柱面投影模型

本發(fā)明利用攝像機(jī)在旋轉(zhuǎn)掃描工作模式下對(duì)場(chǎng)景的連續(xù)、反復(fù)成像，建立基于全景柱面投影模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的精確描述，克服環(huán)境噪聲(如背景中出現(xiàn)風(fēng)吹草動(dòng))的影響，提高動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的質(zhì)量。

圖4(a)是柱面背景模型的幾何關(guān)系俯視示意圖，M₁N₁、M₂N₂、M₃N₃、M₄N₄、M₅N₅為攝像機(jī)在一維掃描過(guò)程中產(chǎn)生的多幀圖像，圖4(b)是其中一幀平面圖像的中間區(qū)域ABCD投影到柱面背景模型A`B`C`D`的示意圖，我們將將每幀圖像中間一部分區(qū)域AB投影到以焦點(diǎn)O為圓心、焦距f為半徑的圓周坐標(biāo)系上，將各幀依次投影，直到柱面背景模型完全建立。

(2)柱面背景模型

圖5(a)是其中一幀圖像投影時(shí)的位置俯視關(guān)系圖，平面圖像的投影區(qū)域O₁P₁將映射到圓周坐標(biāo)系的弧線O₁P上，若以O(shè)₁為原點(diǎn)，令x為平面圖像上投影點(diǎn)P₁的坐標(biāo)，y為P₁映射到圓周坐標(biāo)系上P的坐標(biāo)，則：

由公式(5)可知建立準(zhǔn)確的柱面背景模型關(guān)鍵在于求解焦距f。在模型初始化過(guò)程中，f可利用第二步中Hough變換求解的p、q參數(shù)推導(dǎo)求得，即：

柱面背景模型初步建立后，我們進(jìn)一步利用柱面背景模型跟平面圖像的投影關(guān)系也可獲得的f可靠解，用于模型的更新。具體求解方式如下，圖5(b)是相鄰兩幀投影時(shí)的位置俯視關(guān)系圖，面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描成像圖像由前幀M₁N₁轉(zhuǎn)動(dòng)α角度至后幀M₂N₂，O₁、O₂分別為圓周坐標(biāo)系與前后幀圖像的切點(diǎn)(也為成像圖像的中點(diǎn))，前幀P₁、Q₁點(diǎn)和后幀P₂、Q₂點(diǎn)將投影到圓周坐標(biāo)系P、Q點(diǎn)上，若令x₁、x₂分別為平面圖像上兩個(gè)不同投影點(diǎn)Q₂、P₂的坐標(biāo)，y₁、y₂分別為Q₂、P₂映射到圓周坐標(biāo)系上Q、P的坐標(biāo)。將公式(5)泰勒展開(kāi)，y₁、y₂有關(guān)系式：

聯(lián)立兩式，可解得：

通過(guò)前后幀兩個(gè)不同位置的投影方程可求解參數(shù)焦距f，得到準(zhǔn)確的投影關(guān)系式，更新全景柱面背景模型。

(3)適用性分析

在特征匹配時(shí)，我們應(yīng)用多點(diǎn)匹配和Hough變換等方法，有效地防止誤差的產(chǎn)生。為分析本發(fā)明的適用性，我們假定特征匹配存在偏差，分析該偏差對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響。

在適用性分析時(shí)，我們假定特征匹配偏差為一個(gè)像素；為突出偏差的影響，我們忽略Hough變換中求均值對(duì)參數(shù)(尤其是焦距f)估計(jì)的改善作用。圖6顯示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。f誤差主要跟匹配點(diǎn)對(duì)在圖像中的位置有關(guān)，匹配點(diǎn)對(duì)相距越遠(yuǎn)，引起的f誤差越小。當(dāng)匹配點(diǎn)對(duì)選取圖像兩端的點(diǎn)交叉運(yùn)算時(shí)，f相對(duì)誤差達(dá)到3％以下，柱面背景模型的投影誤差小于0.5個(gè)像素，此時(shí)，匹配偏差不影響柱面背景模型的可靠性。

第四步，目標(biāo)檢測(cè)

通過(guò)圖像匹配、畸變補(bǔ)償和建立柱面背景模型，可有效的解決背景運(yùn)動(dòng)和圖像畸變問(wèn)題，將動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為靜態(tài)背景下的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，利用傳統(tǒng)的背景差法，實(shí)現(xiàn)面陣攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)掃描條件下的動(dòng)目標(biāo)可靠檢測(cè)。