尹俊超， 劉直芳,2

(1.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，四川成都610064；2.四川大學(xué)視覺合成圖形圖像技術(shù)國防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，四川成都610064)

0 引 言

運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤技術(shù)在航空航天遙感、生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)自動化生產(chǎn)、軍事公安目標(biāo)偵查、智能機(jī)器人、多媒體電視制作、文化藝術(shù)等領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用，如由卡耐基梅隆大學(xué)(CMU)的機(jī)器人研究中心和Sarnoff公司歷時(shí)3年(1997--1999)共同開發(fā)完成的視頻檢測追蹤(VSAM)系統(tǒng)，用于自動視頻檢測與追蹤，該系統(tǒng)既可以用到軍事上，也可以用在日常視頻監(jiān)控方面，這種系統(tǒng)的優(yōu)勢在于削減了人力資源的開銷，具有較大的商業(yè)價(jià)值。

近幾年，國內(nèi)外的學(xué)者在運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤問題上，已經(jīng)提供了很多有效的方法，但是很多算法不能同時(shí)滿足實(shí)時(shí)性和精確性的要求，特別是在復(fù)雜場景下，當(dāng)多目標(biāo)，遮擋，停走，光線變化的情況發(fā)生時(shí)，目標(biāo)檢測和跟蹤實(shí)現(xiàn)起來會變得比較復(fù)。目前，常用的目標(biāo)檢測算法有背景差，幀間差，光流法，擴(kuò)展的EM算法，能量運(yùn)動檢測，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的檢測等[1]；常用的目標(biāo)跟蹤算法有基于區(qū)域的跟蹤，基于運(yùn)動估計(jì)的跟蹤，基于目標(biāo)模型的跟蹤和基于主動輪廓的跟蹤等。

作者試圖基于現(xiàn)有的檢測和跟蹤算法，利用OpenCV圖形圖像開發(fā)庫，通過對各種算法的比較分析，針對不同環(huán)境條件，尋求一種解決多運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤的方案，能夠克服目標(biāo)部分被遮擋，停停走走和光線變化等因素對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，假設(shè)在本文實(shí)驗(yàn)中攝像頭是標(biāo)定的。

本文主要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是對場景中的多個(gè)運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測并跟蹤，首先要提取出運(yùn)動的目標(biāo)，其次提取運(yùn)動目標(biāo)特征(顏色，紋理，形狀)，實(shí)施跟蹤算法，標(biāo)記出運(yùn)動目標(biāo)軌跡。

1 OpenCV開發(fā)平臺簡介

OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫[2]，它采用C/C++語言編寫，可以運(yùn)行在Linux/Windows/Mac等操作系統(tǒng)上。Open-CV還提供了Python，Ruby，Matlab以及其它語言的接口。Open-CV的設(shè)計(jì)目標(biāo)是執(zhí)行速度盡量快，主要關(guān)注實(shí)時(shí)應(yīng)用。它采用優(yōu)化的C代編寫，能夠充分利用多核處理器的優(yōu)勢。

OpenCV主體分為5個(gè)模塊，CV模塊包含基本的圖形處理函數(shù)和高級的計(jì)算機(jī)視覺算法。MLL是機(jī)器學(xué)習(xí)庫，包含一些基于統(tǒng)計(jì)的分類和聚類工具。HighGUI包含圖像和視頻輸入/輸出的函數(shù)。CXCroe包含 OpenCV的一些基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)函數(shù)[2]。

2 運(yùn)動目標(biāo)檢測及跟蹤算法

2.1 檢測跟蹤整體思路

首先通過檢測算法從場景中檢測出運(yùn)動目標(biāo)，提取目標(biāo)特征信息(如顏色信息)，與之前檢測出的目標(biāo)做特征比對，如果是新目標(biāo)則加入到跟蹤序列中，如果是舊目標(biāo)則舍棄。目標(biāo)跟蹤階段，對跟蹤序列中的目標(biāo)采用跟蹤算法，獲得其運(yùn)動軌跡。關(guān)鍵點(diǎn)在于目標(biāo)的特征信息提取和匹配，這是決定目標(biāo)跟蹤效果的重大因素。系統(tǒng)整體框架如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體框架

2.2 運(yùn)動目標(biāo)檢測算法

由于本實(shí)驗(yàn)是研究標(biāo)定攝像頭下的運(yùn)動目標(biāo)檢測，背景的變化不是很大，所以考慮采用幀間差法和背景差法。背景差是一種適合靜態(tài)場景的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，它首先通過前幾幀圖像重構(gòu)背景圖像 (如果已有純背景圖像則不需要此操作)，再將當(dāng)前幀和背景圖像做差，再對差圖進(jìn)行處理。幀間差通過視頻序列中的相隔一幀或幾幀兩幅圖像做差運(yùn)算來檢測圖像中的運(yùn)動區(qū)域，這種方法適用于動態(tài)變化的場景。然而這種方法也有一定的局限性，高速運(yùn)動的目標(biāo)采用此方法會產(chǎn)生空洞或目標(biāo)被拉長，目標(biāo)靜止時(shí)無法檢測到目標(biāo)。圖2表示了采用這兩種方法獲取目標(biāo)的流程，圖(a)、圖(b)分別為背景差和幀間差提取目標(biāo)。

背景重構(gòu)就是采用圖像分割技術(shù)提取出不包含目標(biāo)對象的背景技術(shù)，其關(guān)鍵是如何實(shí)時(shí)更新背景模型以適應(yīng)背景的變化。本文實(shí)驗(yàn)中采用混合高斯背景模型來重構(gòu)和更新背景。

根據(jù)文獻(xiàn)[3]介紹的方法，本文用K(3≤K≤5)個(gè)高斯分布函數(shù)來表示場景中的每一個(gè)像素點(diǎn)的分布，那么特定像素點(diǎn)在時(shí)間N的像素值可以被表示為

圖2 運(yùn)用減法提取目標(biāo)框架

通過以上方法得到背景圖像之后做差得到差圖像，然后對差圖進(jìn)行一系列的圖像處理，包括：平滑處理，形態(tài)學(xué)膨脹，腐蝕，二值化操作，輪廓提取。但是并不是所有的輪廓都是由目標(biāo)產(chǎn)生的，有些是目標(biāo)的子輪廓或者是噪聲產(chǎn)生的輪廓，因此必須對輪廓進(jìn)行篩選，淘汰偽目標(biāo)的輪廓，把目標(biāo)輪廓篩選出來后加入到跟蹤隊(duì)列。

2.3 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法

目標(biāo)跟蹤是在已知目標(biāo)圖像或已知目標(biāo)特征信息(顏色，形狀，紋理等)的前提下，利用目標(biāo)有效特征值，使用適當(dāng)?shù)钠ヅ渌惴?，在序列圖中尋找與目標(biāo)模板相似圖像的位置。

MeanShift算法在一組數(shù)據(jù)的密度分布中尋找局部極值，對數(shù)據(jù)局部窗口中的點(diǎn)進(jìn)行處理，處理完成后再移動窗口，重復(fù)直到窗口的位置不能再移動過為止，如圖3所示。

圖3 MeanShift算法流程

CamShift(continuously apaptive mean-shift)，與 MeanShift不同的是它的搜索窗口會自動調(diào)整尺寸[4]，它對所有幀作Mean-Shift運(yùn)算，并將上一幀的結(jié)果(即窗口的中心和大小)作為下一幀MeanShift算法的窗口的初始值，如此迭代下去，就可以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤如果有一個(gè)易于分割的分布，此算法可以根據(jù)目標(biāo)在靠近或遠(yuǎn)離攝像機(jī)時(shí)目標(biāo)尺寸的變化自動調(diào)節(jié)窗口尺寸。

2.4 目標(biāo)檢測跟蹤實(shí)現(xiàn)

結(jié)合以上所述的運(yùn)動目標(biāo)檢測跟蹤算法，在OpenCV平臺下實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測跟蹤流程如圖4所示。

在OpenCV運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的實(shí)現(xiàn)主要是調(diào)用現(xiàn)有的文件，本文主要的工作是將背景重構(gòu)模型函數(shù)增加在目標(biāo)檢測算法中，即定義了CvGaussBGModel類用于存放高斯混合模型的各個(gè)參數(shù)，調(diào)用此函數(shù)構(gòu)造混合高斯背景模型。

圖4 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測跟蹤的流程

在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤中，主要利用OpenCV中CamShift算法來實(shí)現(xiàn)，跟蹤過程中的關(guān)鍵就是生成色彩概率分布圖，如圖5所示。用在cvCalcBackProject處理中的模板是目標(biāo)圖像色調(diào)(HUE)的直方圖，而直方圖可以看作是一種概率分布圖。在處理前，目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素的值描述的在這一點(diǎn)的顏色信息，而處理后，圖像中每一個(gè)像素的值就變成了這個(gè)顏色信息出現(xiàn)在此處的可能性的一種離散化的度量，出現(xiàn)的可能性大，像素值就大，反之則小。這樣就為后面的匹配和跟蹤提供了線索。

圖5 目標(biāo)色彩概率分布

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來源是攝像頭拍攝到的實(shí)驗(yàn)室固定場景視頻序列圖像和來自網(wǎng)上的PETS 2006 Benchmark Data[16]。背景差的關(guān)鍵步驟在于背景圖像的重構(gòu)，通過CvGaussBGStat-ModelParams結(jié)構(gòu)體可以設(shè)置各個(gè)參數(shù)的值，本文實(shí)驗(yàn)采用的默認(rèn)參數(shù)，如表1所示。

通過表1和圖6可發(fā)現(xiàn)，混合高斯模型有方差和均值兩個(gè)參數(shù)決定，對均值和方差的學(xué)習(xí)，采取不同的學(xué)習(xí)機(jī)制，將直接影響到模型的穩(wěn)定性、精確性和收斂性。由于場景可能是變化的，需要對高斯模型中方差和均值兩個(gè)參數(shù)實(shí)時(shí)更新。為提高模型的學(xué)習(xí)能力，改進(jìn)方法對均值和方差的更新采用不同的學(xué)習(xí)率；為提高在繁忙的場景下，大而慢的運(yùn)動目標(biāo)的檢測效果，引入權(quán)值均值的概念，建立背景圖像并實(shí)時(shí)更新，然后結(jié)合權(quán)值、權(quán)值均值和背景圖像對像素點(diǎn)進(jìn)行前景和背景的分類，這對背景的提取精度起很大的作用。

圖6 不同參數(shù)下重構(gòu)的背景圖像

通過圖7實(shí)驗(yàn)結(jié)果不難看出，背景差法的優(yōu)點(diǎn)是得到的目標(biāo)區(qū)域連通性好，缺點(diǎn)是它對背景變化比較敏感，細(xì)小的背景變化都會產(chǎn)生很大的噪聲，同時(shí)提取純背景圖像要花費(fèi)一定的時(shí)間。通過圖8可以發(fā)現(xiàn)，幀間差的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算簡單，算法效率高，實(shí)時(shí)性較好，可用于動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測，缺點(diǎn)是是不適用于運(yùn)動目標(biāo)走走停停的情況，當(dāng)運(yùn)動目標(biāo)速度較慢或較大時(shí)，得到的目標(biāo)輪廓可能會不完整或沿著目標(biāo)的運(yùn)動方向被拉長。

圖7 背景差目標(biāo)檢測效果

圖8 幀間差目標(biāo)檢測效果

運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤算法的種類有很多，不同的算法在不同的環(huán)境下精確度，魯棒性不同，CamShift算法可以適應(yīng)目標(biāo)大小的變化，前提是目標(biāo)的顏色特征比較明顯并且不會發(fā)生大的變化，圖9是跟蹤效果圖，綠色框里的目標(biāo)顏色單一，所以CamShift算法跟蹤不到，體現(xiàn)了這種算法的局限性。

圖9 跟蹤效果

當(dāng)然目標(biāo)運(yùn)動過程中可能會發(fā)生很多情況，如目標(biāo)被障礙物部分遮擋或者目標(biāo)之間相互遮擋，如圖9里面的目標(biāo)被柱子遮擋之后就失去了跟蹤。這些問題作者將繼續(xù)研究。

4 結(jié)束語

運(yùn)動目標(biāo)的檢測跟蹤算法的種類有很多，不同的算法在不同的環(huán)境下魯棒性不同，本實(shí)驗(yàn)中采用了幀間差和背景差作為目標(biāo)檢測的方法，主要難點(diǎn)在于當(dāng)多個(gè)目標(biāo)存在于場景中時(shí)如何判斷哪一個(gè)或一些是第一次出現(xiàn)的目標(biāo)，本實(shí)驗(yàn)采用目標(biāo)面積，坐標(biāo)篩選法，認(rèn)為從場景最上面出現(xiàn)的目標(biāo)視為新目標(biāo)，并加入到跟蹤隊(duì)列。檢測是跟蹤的前提，檢測結(jié)果的精確性直接影響到跟蹤的可靠性。CamShift算法可以適應(yīng)目標(biāo)大小的變化，前提是目標(biāo)的顏色未發(fā)生大的變化，當(dāng)然目標(biāo)運(yùn)動過程中可能會發(fā)生很多情況，如目標(biāo)被障礙物部分遮擋或者目標(biāo)之間相互遮擋，針對這些問題學(xué)者們在努力尋求解決辦法。本課題只是對目標(biāo)檢測跟蹤基本原理和方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對其結(jié)果進(jìn)行了理論性和功能性上的分析。

表1 不同參數(shù)下重構(gòu)背景的效果比較

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