一种图像检测的方法及装置

摘要

本发明涉及计算机视觉智能分析领域，特别涉及一种图像检测的方法及装置，用以解决目前图像检测方法容易导致误检的问题。该方法包括：确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及第二变化程度值，根据第一变化程度值以及第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，根据第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，根据前景程度值，确定目标彩色图像中背景彩色图像不同的像素。这种技术方案由于通过第三程度变化值来检测目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素，降低了算法的复杂度的同时提高了确定目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素的准确性，从而降低了导致误检的可能性。

权利要求

1.一种图像检测的方法，其特征在于，该方法包括：

根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中所述第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，所述第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；

根据每个像素对应的所述第一变化程度值以及所述第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；

根据每个像素对应的所述第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中所述前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同的概率；

其中，每个所述第三变化程度值满足下列公式：

P(x,y)表示目标彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的前景程度；D(x,y)表示所述第三变化程度值；α表示增益；β表示偏置；

根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，包括：根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对背景彩色图像在相同位置的像素的第一纹理差分值，以及确定背景彩色图像中每个像素对目标彩色图像在相同位置的像素的第二纹理差分值；

根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标彩色图像和所述背景彩色图像中的每个像素的梯度强度值和梯度方向值满足下列公式：其中，x表示目标彩色图像和背景彩色图像中的像素的横坐标；y表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素的纵坐标；(x,y)表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素所在的位置；DTfb(x,y)表示在目标彩色图像中(x,y)位置的像素对在背景彩色图像中(x,y)位置的像素的第一纹理差分值；DTbf(x,y)表示在背景彩色图像中(x,y)位置的像素对在目标彩色图像中(x,y)位置的像素的第二纹理差分值；S是以像素位置(x,y)为中心的图像块；u,v为S内以(x,y)为原点的坐标； 为目标彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值； 为目标图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据下列方式确定背景彩色图像：

针对从视频采集设备中连续采集的多帧图像，确定每帧图像中的每个像素的混合高斯模型；

根据所述每帧图像中的每个像素的混合高斯模型中高斯分布的优先级，确定所述每帧图像中的每个像素的背景分布；

根据确定的每帧图像中的每个像素的背景分布，确定所述背景彩色图像。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素，包括：根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将所述目标彩色图像转换成二值图；

确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素：

若确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值，重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤，并根据所述目标彩色图像更新所述背景彩色图像。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素之后，还包括：若确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数不小于第一预设阈值，根据特定像素的个数提取由所述目标彩色图像转换成的二值图中由特定像素组成的至少一个连通区域，其中，特定像素表示所述目标彩色图像与所述背景彩色图像不同时的像素对应的由所述目标彩色图像转换成的二值图中的像素；

针对一个连通区域，确定所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据所述宽度和所述高度，在确定所述连通区域符合选取条件后，确定所述连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；

根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据下列方式判断所述连通区域是否符合选取条件：若所述宽度和所述高度的比值大于第二预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

若所述高度和所述宽度的比值大于第三预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

若所述宽度和所述高度的比值不大于第二预设阈值，且所述高度和所述宽度的比值不大于第三预设阈值，则确定所述连通区域不符合选取条件。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域，包括：针对一个连通区域，若所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度的比值大于所述第二预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域；

针对一个连通区域，所述连通区域最小外接矩形的高度和宽度的比值大于所述第三预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若统计投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域。

9.一种图像检测的装置，其特征在于，该装置包括：

第一程度值确定模块，用于根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中所述第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，所述第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；

第二程度值确定模块，用于根据每个像素对应的所述第一变化程度值以及所述第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；

前景程度值确定模块，用于根据每个像素对应的所述第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中所述前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同的概率；

其中，每个所述第三变化程度值满足下列公式：

P(x,y)表示目标彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的前景程度；D(x,y)表示所述第三变化程度值；α表示增益；β表示偏置；

像素确定模块，用于根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一程度值确定模块具体用于：

根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对背景彩色图像在相同位置的像素的第一纹理差分值，以及确定背景彩色图像中每个像素对目标彩色图像在相同位置的像素的第二纹理差分值；

根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

背景彩色图像确定模块，用于根据下列方式确定背景彩色图像：

针对从视频采集设备中连续采集的多帧图像，确定每帧图像中的每个像素的混合高斯模型；

根据所述每帧图像中的每个像素的混合高斯模型中高斯分布的优先级，确定所述每帧图像中的每个像素的背景分布；

根据确定的每帧图像中的每个像素的背景分布，确定所述背景彩色图像。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述前景程度值确定模块具体用于：

根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将所述目标彩色图像转换成二值图；确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素：该装置还包括：

返回模块，用于确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值，重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤，并根据所述目标彩色图像更新所述背景彩色图像。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

判断模块，用于确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数不小于第一预设阈值后，根据特定像素的个数提取由所述目标彩色图像转换成的二值图中由特定像素组成的至少一个连通区域，其中，所述特定像素表示所述目标彩色图像与所述背景彩色图像不同时的像素对应的由所述目标彩色图像转换成的二值图中的像素；针对一个连通区域，确定所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据所述宽度和所述高度，在确定所述连通区域符合选取条件后，确定所述连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

说明书

一种图像检测的方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机视觉智能分析领域，特别涉及一种图像检测的方法及装置。

背景技术

[0002] 近年来，随着社会的不断进步，虽然视频监控系统已广泛地应用在银行、商场、车站、交通路口等公共场所，但实际的监控任务仍需要较多的人工完成。

[0003] 例如，国内的一些商家为了招揽生意，经常在各种建筑物、主要道路、构筑物外立面、树木、交通护栏、河道、围墙及公共设施上悬挂各类商业性的条幅，由于条幅悬挂的高低不齐，纵横交错，不仅影响市容市貌，而且一些条幅在悬挂较长时间后，出现断裂、掉落等情况，对过往车辆和行人构成了一定的安全隐患。

[0004] 为及时发现违规悬挂的条幅，引入了视频监控系统。但是，传统的视频监控系统由人工轮岗来监视，由于监控点比较多，工作人员较少，使得很多违规的条幅没有被及时发现。同时，人眼在长时间盯着监控屏幕后极容易导致视觉疲劳,使注意力下降。随着计算机视觉技术的不断发展和应用，已经可以利用计算机技术代替人眼和人脑，来自动识别视频监控系统中的图像。

[0005] 现有技术中，采用颜色直方图进行图像检测，提取图像变化的区域，当场景中存在与监控目标颜色或形状接近的物体时，容易导致误检。

[0006] 综上所述，目前图像检测方法容易导致误检。

发明内容

[0007] 本发明实施例提供了一种图像检测方法及装置，用以解决现有技术中存在的图像检测方法容易导致误检的问题。

[0008] 本发明实施例提供了一种图像检测的方法，包括：

[0009] 根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中所述第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，所述第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；

[0010] 根据每个像素对应的所述第一变化程度值以及所述第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；

[0011] 根据每个像素对应的所述第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中所述前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同的概率；

[0012] 根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素。

[0013] 由于本发明中根据第一程度变化值和第二程度变化值确定第三程度变化值，并通过第三程度变化值来检测目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素，降低了算法的复杂度的同时提高了确定目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素的准确性，从而降低了导致误检的可能性。

[0014] 较佳地，根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，包括：

[0015] 根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对背景彩色图像在相同位置的像素的第一纹理差分值，以及确定背景彩色图像中每个像素对目标彩色图像在相同位置的像素的第二纹理差分值；

[0016] 根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值。

[0017] 较佳地，所述目标彩色图像和所述背景彩色图像中的每个像素的梯度强度值和梯度方向值满足下列公式：

[0018]

[0019]

[0020] 其中，x表示目标彩色图像和背景彩色图像中的像素的横坐标；y表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素的纵坐标；(x,y)表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素所在的位置；DTfb(x,y)表示在目标彩色图像中(x,y)位置的像素对在背景彩色图像中(x,y)位置的像素的第一纹理差分值；DTbf(x,y)表示在背景彩色图像中(x,y)位置的像素对在目标彩色图像中(x,y)位置的像素的第二纹理差分值；S是以像素位置(x,y)为中心的图像块；u,v为S内以(x,y)为原点的坐标； 为目标彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值；为目标图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值。

[0021] 较佳地，每个所述第三变化程度值满足下列公式：

[0022]

[0023] 其中，P(x,y)表示目标彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的前景程度；D(x,y)表示所述第三变化程度值；α表示增益；β表示偏置。

[0024] 较佳地，根据下列方式确定背景彩色图像：

[0025] 针对从视频采集设备中连续采集的多帧图像，确定每帧图像中的每个像素的混合高斯模型；

[0026] 根据所述每帧图像中的每个像素的混合高斯模型中高斯分布的优先级，确定所述每帧图像中的每个像素的背景分布；

[0027] 根据确定的每帧图像中的每个像素的背景分布，确定所述背景图像。

[0028] 较佳地，根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素，包括：

[0029] 根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将所述目标彩色图像转换成二值图；

[0030] 确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素；

[0031] 若确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值，重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤，并根据所述目标彩色图像更新所述背景彩色图像。

[0032] 由于根据前景程度值将目标彩色图像转换成二值图，极大地降低了算法的复杂度，由于通过在确定目标彩色图像中没有与背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值后，重新确定一目标彩色图像再次进行检测，提高了图像检测的准确性，由于在确定目标彩色图像没有与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值之后，根据目标彩色图像更新背景彩色图像，从而进一步提高了对目标彩色图像检测的准确性。

[0033] 较佳地，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素之后，还包括：

[0034] 若确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数不小于第一预设阈值，根据特定像素的个数提取由所述目标彩色图像转换成的二值图中由特定像素组成的至少一个连通区域，其中，特定像素表示所述目标彩色图像与所述背景图像不同时的像素对应的由所述目标彩色图像转换成的二值图中的像素；

[0035] 针对一个连通区域，确定所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据所述宽度和所述高度，在确定所述连通区域符合选取条件后，确定所述连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；

[0036] 根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

[0037] 由于根据确定符合选取条件的连通区域转换成的二值图判定是否有标志物的连通区域，也就是说目标彩色图像中是否标识物，在提高图像检测准确率的同时进一步降低了图形检测中导致误检的可能性。

[0038] 较佳地，根据下列方式判断所述连通区域是否符合选取条件：

[0039] 若所述宽度和所述高度的比值大于第二预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

[0040] 若所述高度和所述宽度的比值大于第三预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

[0041] 若所述宽度和所述高度的比值不大于第二预设阈值，且所述高度和所述宽度的比值不大于第三预设阈值，则确定所述连通区域不符合选取条件。

[0042] 较佳地，根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域，包括：

[0043] 针对一个连通区域，若所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度的比值大于所述第二预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域；

[0044] 针对一个连通区域，所述连通区域最小外接矩形的高度和宽度的比值大于所述第三预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若统计投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域。

[0045] 本发明实施例提供了一种图像检测的装置，包括：

[0046] 第一程度值确定模块，用于根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中所述第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，所述第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；

[0047] 第二程度值确定模块，用于根据每个像素对应的所述第一变化程度值以及所述第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；

[0048] 前景程度值确定模块，用于根据每个像素对应的所述第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中所述前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同的概率；

[0049] 像素确定模块，用于根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素。

[0050] 较佳地，所述第一程度值确定模块具体用于：

[0051] 根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对背景彩色图像在相同位置的像素的第一纹理差分值，以及确定背景彩色图像中每个像素对目标彩色图像在相同位置的像素的第二纹理差分值；

[0052] 根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值。

[0053] 较佳地，所述装置还包括：

[0054] 背景彩色图像确定模块，用于根据下列方式确定背景彩色图像：

[0055] 针对从视频采集设备中连续采集的多帧图像，确定每帧图像中的每个像素的混合高斯模型；

[0056] 根据所述每帧图像中的每个像素的混合高斯模型中高斯分布的优先级，确定所述每帧图像中的每个像素的背景分布；

[0057] 根据确定的每帧图像中的每个像素的背景分布，确定所述背景彩色图像。

[0058] 较佳地，所述前景程度值确定模块具体用于：

[0059] 根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将所述目标彩色图像转换成二值图；确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素；

[0060] 该装置还包括：

[0061] 返回模块，用于确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值，重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤，并根据所述目标彩色图像更新所述背景彩色图像。

[0062] 较佳地，该装置还包括：

[0063] 判断模块，用于确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数不小于第一预设阈值后，根据特定像素的个数提取由所述目标彩色图像转换成的二值图中由特定像素组成的至少一个连通区域，其中，特定像素表示所述目标彩色图像与所述背景彩色图像不同时的像素对应的由所述目标彩色图像转换成的二值图中的像素；针对一个连通区域，确定所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据所述宽度和所述高度，在确定所述连通区域符合选取条件后，确定所述连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

附图说明

[0064] 图1为本发明实施例一图像检测的方法的流程图；

[0065] 图2为本发明实施例二连通区域的最小外接矩形示意图；

[0066] 图3为本发明实施例三图像检测的方法的流程图；

[0067] 图4为本发明实施例四确定图像中有标识物的方法的流程图；

[0068] 图5为本发明实施例五图像检测的方法的流程图；

[0069] 图6为本发明实施例六图像检测的装置的示意图。

具体实施方式

[0070] 本发明实施例根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；根据每个像素对应的第一变化程度值以及第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；根据每个像素对应的第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同概率；根据目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定目标彩色图像中背景彩色图像不同的像素。这种技术方案由于本发明中根据第一程度变化值和第二程度变化值确定第三程度变化值，并通过第三程度变化值来检测目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素，降低了算法的复杂度的同时提高了确定目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素的准确性，从而降低了导致误检的可能性。

[0071] 下面结合说明书附图对本发明实施例作进一步详细描述。

[0072] 如图1所示，本发明实施例一图像检测的方法，包括：

[0073] 步骤100，根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；

[0074] 步骤101，根据每个像素对应的第一变化程度值以及第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；

[0075] 步骤102，根据每个像素对应的第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同的概率；

[0076] 步骤103，根据目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定目标彩色图像中背景彩色图像不同的像素。

[0077] 需要说明的是，目标彩色图像可以通过照片获取的，也可以是通过某一时刻从视频采集设备中获取的，也不限于其他能够获取目标彩色图像的方式。

[0078] 背景彩色图像较佳的获取方式为：

[0079] 针对从视频采集设备中连续采集的多帧图像，确定每帧图像中的每个像素的混合高斯模型；

[0080] 根据所述每帧图像中的每个像素的混合高斯模型中高斯分布的优先级，确定所述每帧图像中的每个像素的背景分布；

[0081] 根据确定的每帧图像中的每个像素的背景分布，确定所述背景图像。

[0082] 例如，视频采集设备连续采集500帧图像，每采集一帧图像分别确定该帧图像中每个像素的混合高斯模型，由于混合高斯模型中有K个高斯分布，假设K＝3，则分别确定每个像素对应的3个高斯分布，其中每个像素对应的3个高斯分布按照优先级的值从大到小进行排列，取每个像素对应的3个高斯分布的前B个分部，假设B＝2，作为背景分布，在对每个像素对应的背景分布的权值和均值加权求和得到颜色值，将500帧图像中每个像素对应的颜色值组成当前时刻的背景彩色图像。

[0083] 具体来说，根据下列公式其中之一确定优先级的值：

[0084]

[0085] 或λi＝ωi  (2)

[0086] 其中，λi表示第i个高斯分布的优先级的值；ωi表示第i个高斯分布的权重；σi表示第i个高斯分布的方差。

[0087] 在确定每个像素的第i个高斯分布的优先级的值时，若使用公式(1)，则不再使用公式(2)；反之亦然。也就是说在确定每个像素的第i个高斯分布的优先级的值时，最好不交叉使用公式(1)和公式(2)。

[0088] 并且背景彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的颜色值满足公式(3)：

[0089]

[0090] 其中，bg(x,y)表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的颜色值；ωi表示第i个高斯分布的权重；σi表示第i个高斯分布的方差，B表示背景分布的。

[0091] 其中，第一变化程度值是通过颜色差分公式(4)获取的：

[0092] DC(x,y)＝max(abs(r(x,y)-bgr(x,y),abs(g(x,y)-bgg(x,y)),abs(b(x,y)-bgb(x,y)))  (4)

[0093] 在颜色差分公式(4)中，DC(x,y)表示第一变化程度值；x表示目标彩色图像和背景彩色图像中的像素的横坐标；y表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素的纵坐标；(x,y)表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素所在的位置；r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)分别表示目标彩色图像中在位置(x,y)的像素的红、绿、蓝三通道的颜色值；bgr(x,y)、bgg(x,y)、bgb(x,y)分别表示背景彩色图像中在位置(x,y)的像素的红、绿、蓝三通道的颜色值。

[0094] 目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置同时在颜色和纹理上不同的概率，也就是说目标彩色像素中对应的像素不属于背景彩色图像属于前景的概率，需要说明的是，与背景彩色图像中像素不同的组成前景。

[0095] 较佳地，根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，包括：

[0096] 根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对背景彩色图像在相同位置的像素的第一纹理差分值，以及确定背景彩色图像中每个像素对目标彩色图像在相同位置的像素的第二纹理差分值；

[0097] 根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值。

[0098] 较佳地，所述目标彩色图像和所述背景彩色图像中的每个像素的梯度强度值和梯度方向值满足公式(5)：

[0099]

[0100] 所述目标彩色图像和所述背景彩色图像中的每个像素的梯度强度值和梯度方向值满足公式(6)：

[0101]

[0102] 其中，x表示目标彩色图像和背景彩色图像中的像素的横坐标；y表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素的纵坐标；(x,y)表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素所在的位置；DTfb(x,y)表示在目标彩色图像中(x,y)位置的像素对在背景彩色图像中(x,y)位置的像素的第一纹理差分值；DTbf(x,y)表示在背景彩色图像中(x,y)位置的像素对在目标彩色图像中(x,y)位置的像素的第二纹理差分值；S是以像素位置(x,y)为中心的图像块；u,v为S内以(x,y)为原点的坐标； 为目标彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值；为目标图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值。

[0103] 具体来说，图像块S的尺寸可以设置为13*13，目标彩色图像和背景彩色图像中在位置(x,y)的像素的梯度(包括梯度强度值和梯度方向值)可以采用数字图像处理中常用的彩色图像梯度计算方法得到。

[0104] 较佳地，根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值，包括：

[0105] 将每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值中较大的值作为每一像素对应的第二变化程度值。

[0106] 也就是说，第二变化程度值DT(x,y)＝max(DTfb(x,y),DTbf(x,y))。

[0107] 较佳地，每个所述第三变化程度值满足公式(7)：

[0108]

[0109] 其中，P(x,y)表示目标彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的前景程度值；D(x,y)表示所述第三变化程度值；α表示增益；β表示偏置。

[0110] 其中，增益α、偏置β是根据实际情况的不同根据用户的需要进行设置的，主要用于调整D(x,y)的大小，以使得到的P(x,y)更加准确。

[0111] 较佳地，步骤103中，具体来说，根据目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将目标彩色图像转换成二值图；

[0112] 确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素。

[0113] 也就是说，根据目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，通过阈值分割法，将目标彩色图像转换成二值图，其具体做法如下：

[0114] 以二值图中的像素包括白色像素和黑色像素为例，进行相关说明，将大于二值化阈值的前景程度值对应的目标彩色图像中的像素表示为白色像素，将不大于二值化阈值的前景程度值对应的目标彩色图像中的像素表示为黑色像素，其中二值化的阈值是根据实际情况中用户的需要进行相应设定的，例如二值化阈值可以设置为0.5。

[0115] 其白色像素对应的目标彩色图像中的像素就是与背景彩色图像不同的像素。

[0116] 需要说明的是，二值图中的像素为两种不同颜色的像素即可，不限制于白色像素和黑色像素，也可以用其他颜色的像素表示对应的目标彩色图像中的像素就是与背景彩色图像不同的像素，只要与由目标彩色图像转换成的二值图中表示目标彩色图像中的像素就是与背景彩色图像相同的像素对应的颜色的像素不同即可。

[0117] 较佳地，确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素之后，若确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值，重新确定一目标彩色图像，并返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤。

[0118] 第一预设阈值是根据实际情况中用户的需要进行设定的，若由目标彩色图像转换成的二值图中仅有孤立的几个表示与背景彩色图像中对应像素不同的像素，也将目标彩色图像判定为与背景彩色图像中的像素相同的情况。

[0119] 也就是说，可以在确定采集的目标颜色图像与背景彩色图像相同后，每隔预设时间重新确定目标彩色图像，也可以在在确定采集的目标颜色图像与背景彩色图像相同后，直接重新确定目标彩色图像。

[0120] 较佳地，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值之后，根据目标彩色图像更新所述背景彩色图像。

[0121] 其具体过程为：利用目标彩色图像的每个像素对混合高斯模型进行更新，更新完后，选取优先级为前B个的高斯分布确定为背景分布，对新的背景分布中的每个像素对应的背景分布的均值作加权求和得到颜色值，将得到的所有颜色值组成更新后的背景彩色图像。

[0122] 需要说明的是，对从视频采集设备中采集的图像中的每个像素都要建立混合高斯模型，并按照公式(1)和公式(2)中的一个公式确定混合高斯模型中K个分布的优先级。在每隔预设时间对背景彩色图像进行更新，或在确定目标的彩色图像与背景彩色图像相同后，对背景彩色图像进行更新。

[0123] 较佳地，确定目标彩色图像中与背景彩色图像不同的像素之后，若确定目标彩色图像中与背景彩色图像不同的像素的个数不小于第一预设阈值，根据特定像素的个数提取由目标彩色图像转换成的二值图中由特定像素组成的至少一个连通区域，其中，特定像素表示目标彩色图像与背景图像不同时的像素对应的由目标彩色图像转换成的二值图中的像素；

[0124] 针对一个连通区域，确定连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据宽度和高度，在确定连通区域符合选取条件后，确定连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；

[0125] 根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

[0126] 其中，标识物可以为条幅、标识牌或其他与背景不同的标识。

[0127] 若确定有标识物连通区域，则说明目标彩色图像中有标识物，则发出报警，否则重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤。

[0128] 可以在确定一个连通区域为标识物连通区域后，则说明目标彩色图像中有标识物，则不再进行继续判断，发出报警；也可以在确定所有连通区域是否为标识物连通区域后，若有，则发出报警，否则重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤。

[0129] 以由目标彩色图像转换成的二值图由白色像素和和黑色像素组成为例，其中将目标彩色图像中与背景彩色图像中不同的像素表示为白色像素，利用形态学中的开运算和闭运算对由目标彩色图像转换成的二值图进行处理，去除由白色像素组成的连通区域中一些孤立的黑色像素，并将原黑色像素所在的位置填充上白色像素，根据连通区域中白色像素的个数，提取连通区域。具体连通区域中白色像素的个数为多少时提取连通区域，是根据实际情况中用户的需要进行设定的。

[0130] 根据其连通区域的最小外接矩形确定连通区域的宽度和高度，如图2所示，连通区域200的最小外接矩形为201。

[0131] 较佳地，根据下列方式判断所述连通区域是否符合选取条件：

[0132] 若所述宽度和所述高度的比值大于第二预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

[0133] 若所述高度和所述宽度的比值大于第三预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

[0134] 若所述宽度和所述高度的比值不大于第二预设阈值，且所述高度和所述宽度的比值不大于第三预设阈值，则确定所述连通区域不符合选取条件。

[0135] 其中第二预设阈值和第三预设阈值是根据实际情况中用户的需要进行相关设定的，第二预设阈值和第三预设阈值可以为相同的值，也可以为不同的值，例如第二预设阈值和第三预设阈值可以同时取5，也可以第二预设阈值去6，第三预设阈值取5。

[0136] 若为没有符合条件的连通区域，则重新确定一目标彩色图像，返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤。

[0137] 较佳地，根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域：

[0138] 针对一个连通区域，若所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度的比值大于所述第二预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域；若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域；

[0139] 针对一个连通区域，所述连通区域最小外接矩形的高度和宽度的比值大于所述第三预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若统计投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域；

[0140] 第四预设阈值是根据实际情况中用户的需要进行设定的。

[0141] 需要说明的是，符合条件的连通区域的灰度图像可以由下列方式转换成二值图：

[0142] 将从视频采集设备中获取的目标彩色图像通过公式(8)转换为灰度图像：

[0143] gray(x,y)＝0.299*r(x,y)+0.587*g(x,y)+0.144*b(x,y)  (8)

[0144] 其中，gray(x,y)表示目标彩色图像在位置(x,y)的像素的灰度值；x表示目标彩色图像中的像素的横坐标；y表示目标彩色图像中像素的纵坐标；(x,y)表示目标彩色图像中像素所在的位置；r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)分别表示目标彩色图像中在位置(x,y)的像素的红、绿、蓝三通道的颜色值。

[0145] 再根据符合条件的连通区域的坐标位置，从目标彩色图像转换成的灰度图像中截取相应位置的灰度图像。

[0146] 将得到连通区域对应的灰度图像通过数字图像处理中的OTSU法将其转化为二值图，其中二值图由任意两种不同颜色的像素组成，以白色像素和黑色像素为例进行说明，黑色像素的灰度值为0，白色像素的灰度值为255。由连通区域转换成的二值图中的黑色像素可能表示对应背景彩色图像中的像素，也可能表示对应的目标彩色图像中的像素，当黑色像素表示对应背景彩色图像中的像素时，白色像素表示对应目标彩色图像中的像素；当黑色像素表示对应目标彩色图像中的像素时，白色像素表示对应背景彩色图像中的像素。

[0147] 例如当标识物为有字符的条幅时，由连通区域转化成的二值图为字符与背景彩色图像的亮度的组合，其中，字符为白色像素时，背景彩色图像为黑色像素；否则背景彩色图像为白色像素，字符为黑色像素。

[0148] 因此在获得投影曲线之后，若波峰数量不大于第四预设阈值时，需要将灰度值进行反转，再次进行判断，也就是说，若黑色像素的灰度值为0，白色像素的灰度值为255，则反转后黑色像素的灰度值为255，白色像素的灰度值为0。

[0149] 若所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度的比值大于所述第二预设阈值，也就是说标识物水平悬挂，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在垂直方向进行投影；若所述连通区域最小外接矩形的高度和宽度的比值大于所述第三预设阈值，也就是说标识物垂直悬挂，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在水平方向进行投影。

[0150] 若两次投影之后，投影曲线的数量都不大于第四预设阈值，则目标彩色图像中没有标识物。

[0151] 如图3所示，本发明实施例三图像检测方法，包括：

[0152] 步骤300，利用形态学中的开运算和闭运算对由目标彩色图像转化成的二值图进行处理。

[0153] 步骤301，提取由目标彩色图像转换成的二值图中表示目标彩色图像与背景图像不同时的像素对应的由目标彩色图像转换成的二值图中的像素组成的至少一个连通区域；

[0154] 步骤302，针对一个连通区域，确定连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据宽度和高度，在确定连通区域符合选取条件后，确定连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；

[0155] 步骤303，根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

[0156] 如图4所示，本发明实施例四确定图像中有标识物的方法，包括：

[0157] 步骤400，将目标彩色图像转换成灰度图。

[0158] 步骤401，截取符合条件的连通区域的灰度图。

[0159] 步骤402，将符合条件的连通区域的灰度图转换成为二值图。

[0160] 步骤403，将连通区域转化成的二值图作水平或垂直方向的投影。

[0161] 步骤404，判断投影曲线中波峰的个数是否大于第四预设阈值，若波峰个数大于第四预设阈值，则执行步骤405，否则执行步骤406。

[0162] 步骤405，确定目标彩色图像中有标识物，本流程结束。

[0163] 步骤406，将连通区域转化成的二值图中每个像素的灰度值反转后得到新的由连通区域转化成的二值图，作水平或垂直方向的投影。

[0164] 步骤407，判断投影曲线中波峰的个数是否大于第四预设阈值，若波峰个数大于第四预设阈值，则执行步骤405，否则执行步骤408。

[0165] 步骤408，确定目标彩色图像中没有标识物，本流程结束。

[0166] 如图5所示，本发明实施例五图像检测的方法，包括：

[0167] 步骤500，根据从视频采集设备中获取的多帧彩色图像，通过混合高斯模型确定背景彩色图像。

[0168] 步骤501，从视频设备中获取新的一帧目标彩色图像。

[0169] 步骤502，根据目标彩色图像和背景彩色图像中每个像素的颜色值，通过颜色差分公式确定第一变化程度值，以及每个像素的梯度强度值和梯度方向值确定第二变化程度值。

[0170] 步骤503，将第一变化程度值和第二变化程度值中较大的值作为第三变化程度值。

[0171] 步骤504，根据第三变化程度值确定确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值。

[0172] 步骤505，根据目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将目标彩色图像转化成为二值图。

[0173] 步骤506，根据由目标彩色图像转化成为二值图，判断目标彩色图像中是否有与背景彩色图像不同的像素，若有则执行步骤508，否则执行步骤507。

[0174] 步骤507，根据目标彩色图像更新背景彩色图像，在更新背景彩色图像后，执行步骤501。

[0175] 步骤508，提取由所述目标彩色图像转换成的二值图中由表示目标彩色图像与背景彩色图像不同时的像素对应的由目标彩色图像转换成的二值图中的像素组成的至少一个连通区域。

[0176] 步骤509，判断连通区域的最小外接矩形是否符合预设条件，若符合，则执行步骤510，否则执行步骤507。

[0177] 步骤510，根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断符合条件的连通区域是否为标识物连通区域，若是，则执行步骤511，否则执行步骤507。

[0178] 步骤511，确定检测的目标彩色图像中有标识物，发出报警，本流程结束。

[0179] 基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种图像检测的装置，由于本发明实施例图像检测的装置对应的方法为图像检测的方法，因此本发明实施例装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

[0180] 如图6所示，本发明实施例六图像检测的装置，包括：

[0181] 第一程度值确定模块600，用于根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中所述第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，所述第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；

[0182] 第二程度值确定模块601，用于根据每个像素对应的所述第一变化程度值以及所述第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；

[0183] 前景程度值确定模块602，用于根据每个像素对应的所述第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中所述前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同的概率；

[0184] 像素确定模块603，用于根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素。

[0185] 较佳地，所述第一程度值确定模块600具体用于：

[0186] 根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对背景彩色图像在相同位置的像素的第一纹理差分值，以及确定背景彩色图像中每个像素对目标彩色图像在相同位置的像素的第二纹理差分值；

[0187] 根据每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值，确定每一像素对应的第二变化程度值。

[0188] 较佳地，所述目标彩色图像和所述背景彩色图像中的每个像素的梯度强度值和梯度方向值满足公式：

[0189]

[0190]

[0191] 其中，x表示目标彩色图像和背景彩色图像中的像素的横坐标；y表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素的纵坐标；(x,y)表示目标彩色图像和背景彩色图像中像素所在的位置；DTfb(x,y)表示在目标彩色图像中(x,y)位置的像素对在背景彩色图像中(x,y)位置的像素的第一纹理差分值；DTbf(x,y)表示在背景彩色图像中(x,y)位置的像素对在目标彩色图像中(x,y)位置的像素的第二纹理差分值；S是以像素位置(x,y)为中心的图像块；u,v为S内以(x,y)为原点的坐标； 为目标彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值；为目标图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度强度值； 表示背景彩色图像中在(x,y)位置的像素的梯度方向值。

[0192] 较佳地，第二程度值确定模块601具体用于：

[0193] 将每一像素对应的所述第一纹理差分值和所述第二纹理差分值中较大的值作为每一像素对应的第二变化程度值。

[0194] 较佳地，每个所述第三变化程度值满足下列公式：

[0195]

[0196] 其中，P(x,y)表示目标彩色图像中在(x,y)位置的像素对应的前景程度；D(x,y)表示所述第三变化程度值；α表示增益；β表示偏置。

[0197] 较佳地，所述装置还包括：

[0198] 背景彩色图像确定模块604，用于根据下列方式确定背景彩色图像：

[0199] 针对从视频采集设备中连续采集的多帧图像，确定每帧图像中的每个像素的混合高斯模型；

[0200] 根据所述每帧图像中的每个像素的混合高斯模型中高斯分布的优先级，确定所述每帧图像中的每个像素的背景分布；

[0201] 根据确定的每帧图像中的每个像素的背景分布，确定所述背景图像。

[0202] 较佳地，所述像素确定模块603具体用于：

[0203] 根据所述目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，将所述目标彩色图像转换成二值图；

[0204] 确定所述目标彩色图像中所述背景彩色图像不同的像素。

[0205] 较佳地，该装置还包括：

[0206] 返回模块605，用于确定所述目标彩色图像中没有与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值，重新确定一目标彩色图像，并返回确定所述第一变化程度值和所述第二变化程度值的步骤。

[0207] 较佳地，所述返回模块605还用于：

[0208] 确定所述目标彩色图像中没有与所述背景彩色图像不同的像素的个数小于第一预设阈值之后，根据所述目标彩色图像更新所述背景彩色图像。

[0209] 较佳地，该装置还包括：

[0210] 判断模块606，用于确定所述目标彩色图像中与所述背景彩色图像不同的像素的个数不小于第一预设阈值后，根据特定像素的个数提取由所述目标彩色图像转换成的二值图中由特定像素组成的至少一个连通区域，其中，特定像素表示所述目标彩色图像与所述背景彩色图像不同时的像素对应的由所述目标彩色图像转换成的二值图中的像素；针对一个连通区域，确定所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度，根据所述宽度和所述高度，在确定所述连通区域符合选取条件后，确定所述连通区域的灰度图像，并将确定的灰度图像转换成二值图；根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域。

[0211] 较佳地，判断模块606根据下列方式判断所述连通区域是否符合选取条件：

[0212] 若所述宽度和所述高度的比值大于第二预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

[0213] 若所述高度和所述宽度的比值大于第三预设阈值，则确定所述连通区域符合选取条件；

[0214] 若所述宽度和所述高度的比值不大于第二预设阈值，且所述高度和所述宽度的比值不大于第三预设阈值，则确定所述连通区域不符合选取条件。

[0215] 较佳地，判断模块606根据由每个连通区域的灰度图像转换成的二值图，判断是否有标识物连通区域：

[0216] 针对一个连通区域，若所述连通区域最小外接矩形的宽度和高度的比值大于所述第二预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在垂直方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域；

[0217] 针对一个连通区域，所述连通区域最小外接矩形的高度和宽度的比值大于所述第三预设阈值，则根据由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若统计投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域，若投影曲线的波峰数量不大于第四阈值，则将由所述连通区域的灰度图像转换成的二值图的每个像素的灰度值进行反转，根据反转后的灰度值在水平方向进行投影得到投影曲线，若投影曲线的波峰数量大于第四预设阈值，则确定所述连通区域是标识物连通区域。

[0218] 本发明实施例根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的颜色值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第一变化程度值，以及根据目标彩色图像和背景彩色图像中的每一像素的梯度强度值和梯度方向值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第二变化程度值，其中第一变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在颜色上的变化程度，第二变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素在纹理上的变化程度；根据每个像素对应的第一变化程度值以及第二变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的第三变化程度值，其中第三变化程度值用于表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上变化的程度；根据每个像素对应的第三变化程度值，确定目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，其中前景程度值表示目标彩色图像中对应的像素与背景彩色图像在相同位置的像素同时在颜色和纹理上不同概率；根据目标彩色图像中每个像素对应的前景程度值，确定目标彩色图像中背景彩色图像不同的像素。这种技术方案由于本发明中根据第一程度变化值和第二程度变化值确定第三程度变化值，并通过第三程度变化值来检测目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素，降低了算法的复杂度的同时提高了确定目标彩色图像与背景彩色图像中不同的像素的准确性，从而降低了导致误检的可能性，解决了现有技术中图像检测容易导致误检的问题。

[0219] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

[0220] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0221] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

[0222] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0223] 尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

[0224] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。