1.一种基于计算机视觉的复杂背景下伪装人体目标检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1.采集目标背景下的视频图像数据，并对所述视频图像数据进行预处理；

步骤S2.将预处理后的视频图像数据从RGB颜色空间转换到HSI色域空间，以分离出视频图像帧的色调H，色饱和度S，亮度I；

步骤S3.对视频图像中的亮度I进行量化处理，逐列存储在一个矩阵M里，并在时间维度上对每个像素点的亮度值进行一维傅里叶变换，自动提取每个像素亮度变化频率，并使得该变化频率范围设置于一预设的频率范围之内，从而得到包含所有像素位置在时间轴上的亮度变化频率矩阵W；

步骤S4.基于所述矩阵W的元素选择操作，选出第一帧图像在人体呼吸频率范围内的所有像素的位置，得到一幅粗糙的二值图像B，并通过领域处理得到改善的二值图像B’，从而实现对伪装人体目标的检测。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，视频图像数据的格式为MOV格式，以1280*720分辨率、50帧/秒的帧率进行视频录制，以采集目标背景下的视频图像数据。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述预处理包括裁剪视频以除去由于抖动造成的外在影响因素。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤S2中将预处理后的视频图像数据从RGB颜色空间转换到HSI色域空间，包括通过如下公式来实现：其中， H是色调，S是色饱和度，I是亮度，R、G、B

分别代表红、绿、蓝三个通道的颜色值。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述在时间维度上对每个像素点的亮度值进行一维傅里叶变换，得到一维信号的频谱图，通过如下公式实现，

6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述选出第一帧图像在人体呼吸频率范围内的所有像素的位置，得到一幅粗糙的二值图像B，还包括通过如下公式实现：B＝(W≥0.2)∩(W≤0.4)           (5)

其中，W为亮度变化频率矩阵。

7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述通过领域处理得到改善的二值图像B’，从而实现对伪装人体目标的检测，具体包括，将二值图像B进行像素的3*3领域处理，如果一个像素点3*3领域中出现有5个标记的点，那么就认为该像素点属于伪装人体的集中区域，保留该位置，否则，就舍弃改像素点的位置；剩下的像素点高度集中，视为伪装人体对象区域，这样就实现了对伪装人体对象的检测，得到改善的二值图像B’。

8.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括对伪装人体对象的标注过程，具体为，用基于相位的运动放大方法，把人体呼吸的腹部微小振动信号进行放大处理，得到人体腹部微小振动放大后的视频V；对腹部微小振动放大后的视频V每一帧图像的伪装人体对象区域进行显著性标记后，重构视频，实现了伪装人体对象的标注。

9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述得到人体腹部微小振动放大后的视频V通过如下公式实现，其中，ω是图像在复数数域的相位角，α是放大倍数，δ(t)是振动的位移量，F(u，v)是图像的频域表示，f(x，y)是图像的空间域表示。

10.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述预设的频率范围为0.2Hz‑

0.4Hz。