基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法
专利汇可以提供基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于 图像处理 领域。为实现不仅降低编码端复杂度，降低传输数据带宽，同时提高 算法 自适应性和 信号 抗噪性，对背景变化具有鲁棒性，本发明采取的技术方案是，基于 压缩 感知 多视 角 目标 跟踪 和3D目标重建系统及方法，包括下列步骤：使摄像机都分布在可以观测到大部分观测区域的 位置 ，观测区域可以是2D或者3D的空间，通过对观测区域 采样 后，先进行压缩采样，再通过两次移动平均进行背景更新，采用能够抗噪的算法得到背景减除图像的压缩采样值；将得到的背景减除图像的压缩采样值，通过 阈值 测试检测感兴趣的目标；对感兴趣的目标则执行分析算法。本发明主要应用于图像 传感器 的设计制造。，下面是基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法，其特征是，包括下列步骤：
使摄像机都分布在可以观测到大部分观测区域的位置，观测区域可以是2D或者3D的空间，通过对观测区域采样后，先进行压缩采样，再通过两次移动平均进行背景更新，采用能够抗噪的算法得到背景减除图像的压缩采样值；
将得到的背景减除图像的压缩采样值，通过阈值测试检测感兴趣的目标；
对感兴趣的目标则执行分析算法，即：
恢复每个摄像机送来的目标剪影压缩采样数据，得到目标的剪影图，在2D的情况时将观测区域划分成N个紧凑不重叠子区域，第n个子区域有位置坐标(xn，yn)，观测区域与每个摄像机的成像平面一一对应，将每个摄像机恢复出的数据转换成目标在该成像平面的位置，其与观测区域平面的前景目标位置一一对应，联合n个摄像机的数据找到其在观测区域中的准确位置；
在3D的情况时将观测区域划分成N个立体的紧凑不重叠子区域，第n个子区域有位置坐标(xn，yn，zn)，观测区域与每个摄像机的成像平面一一对应，将每个摄像机恢复出的数据转换成目标在该成像平面的位置，其与观测区域平面的前景目标上的点一一对应，联合n个摄像机的数据找到其在观测区域中的准确形态。
2.如权利要求1所述的基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建方法，其特征是，送入背景更新模块中先进行压缩采样，再通过两次移动平均进行背景更新具体是，采用SRM算法压缩采样得到yt(j)，yt(j)分两路，一路通过yt(j)与yb(j)相减得到背景剪除图像的压缩采样值yd(j)输出，yd(j)是背景图像的压缩采样值，SRM是结构化随机矩阵；一路与缓存器1中的移动平均值yma(j)以学习率γ完成第一次移动平均，b代表背景，如下式：
yma(j+1)＝γyt(j)+(1-γ)yma(j)
得到新的的移动平均值yma(j+1)并存入缓存器1以供下次使用，第二次移动平均是由yt(j)和对yma(j)先做压缩感知恢复后再进行压缩采样得到的值 的差，和缓存器2中背景图像的压缩采样值yb(j)以学习率α完成，如下式：
得到新的背景的压缩采样值存入缓存器2供下次使用，这样就完成了对背景突变时的背景鲁棒更新，背景突变的情况就有某物体进入背景后静止或者光照变化，j代表当前帧，j+1代表下一帧。
3.如权利要求1所述的基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建方法，其特征是，先通过阈值测试检测感兴趣的目标即运动目标具体为，由于 以及
其中ybi是背景图像的多组测量值，yb是其均值，前景目标较小
时，会有 做简单的阈值测试就可判断有无感兴趣的目标存在，bg是
background的缩写， 是背景期望和背景方差，若 差别较大比较下式：
其中c是设定常数，若成立，表示有目标出现，其中 表示正态分布，μt是期望，是方差，σbg是标准差，||||下角标2是2范数。
4.一种基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统，其特征是，借助于下列组成部分实现：包括若干摄像机，背景更新模块，中心数据处理点，摄像机、背景更新模块、中心数据处理点依次相连，n个数字摄像头通过复用32条数据线连接至背景更新模块，背景更新模块外接一个Flash或者SRAM来存取数据；背景更新模块通过PCI总线连接至上位机，背景更新模块由DSP构成，DSP包括如下子模块：
SRM算法压缩模块：用于采用SRM算法压缩采样得到yt(j)分两路，一路通过yt(j)与yb(j)相减得到背景剪除图像的压缩采样值yd(j)输出，yd(j)是背景图像的压缩采样值，SRM是结构化随机矩阵，一路输出到第一次移动平均模块；
第一次移动平均模块用于：将yt(j)与缓存器1中的移动平均值yma(j)以学习率γ完成第一次移动平均，如下式：
yma(j+1)＝γyt(j)+(1-γ)yma(j)
得到新的的移动平均值yt(j+1)并存入缓存器1以供下次使用；
第二次移动平均模块用于：将yt(j)和对yma(j)先做压缩感知恢复后再进行压缩采样得到的值 的差，和缓存器2中背景图像的压缩采样值yb(j)以学习率α完成，如下式：
得到新的背景的压缩采样值存入缓存器2供下次使用。
基于压缩感知多视角目标跟踪和3D目标重建系统及方法
技术领域
背景技术
发明内容
background的缩写， 是背景期望和背景方差，若 差别较大比较下式：
具体实施方式
background的缩写， 是背景期望和背景方差，若 差别较大比较下式：
(|x1|+|x2|+...+|xn|) ，log是对数。
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