嚴(yán)金果，徐蔚鴻

（長沙理工大學(xué) 計算機(jī)與通信工程學(xué)院，湖南 長沙401104）

0 引 言

目前，運(yùn)動目標(biāo)檢測算法主要可分為背景差分法[1]、光流法[2]、幀差分法[3]3種。背景差分法是目前最常用的算法，常用于攝像機(jī)與場景相對靜止的環(huán)境。國外一些知名學(xué)者提出利用混合高斯模型來建立背景模型的算法[4]，已得到廣泛的研究與應(yīng)用。該文獻(xiàn)指出圖像內(nèi)每個像素的特征通過K個高斯模型來表征，對環(huán)境變化較慢的情況，混合高斯模型是運(yùn)動目標(biāo)檢測中較為成功的方法之一，國內(nèi)外諸多學(xué)者也提出了一些改進(jìn)算法[5－8]。光流法能適用于攝像頭與場景產(chǎn)生相對運(yùn)動的情況，但是其計算量較大，對硬件的要求也較高，實(shí)用性比較差，一般很難實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的實(shí)時檢測。幀差分利用相鄰幀之間的差分實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的檢測，但對像素灰度值變化不明顯的點(diǎn)難以檢測出。在2010年甘明剛等人提出的基于三幀差分與邊緣檢測結(jié)合算法[9]，該文中的三幀差分算法雖然在某種程度上提高了幀差分算法的檢測效率，但同時也存在其檢測目標(biāo)內(nèi)存在較多空洞和邊緣輪廓丟失等問題。針對上述不足，本文提出了一種新的運(yùn)動目標(biāo)實(shí)時檢測算法，并從識別率、誤檢率以及檢測速度方面對該算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)行了比較分析。

1 傳統(tǒng)幀間差分原理與預(yù)處理

1.1 幀間差分原理

運(yùn)動目標(biāo)檢測主要針對二維平面內(nèi)物體簡單的移動過程進(jìn)行研究。在實(shí)際應(yīng)用中，設(shè)t1時刻的圖像中像素點(diǎn)（x，y）的灰度值為f1（x，y），t2時刻的圖像該像素點(diǎn)灰度值為f2（x，y），當(dāng)目標(biāo)在t1到t2時刻之間相對場景發(fā)生了移動時，f1（x，y）≠f2（x，y），此時，可以考慮比較相同位置上對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值來檢測運(yùn)動目標(biāo)，因此幀差分法的基本原理:通過比較圖像序列中兩幀圖像中相同位置上對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值，確定該像素點(diǎn)是否為運(yùn)動目標(biāo)的一部分。即:如果差異較大 （大于某一閾值），我們就認(rèn)為該像素點(diǎn)是運(yùn)動目標(biāo)的一部分。

幀差分法 （瞬時差分法）是對視頻圖像序列中相鄰的兩幀圖像f（x，y，t），f（x，y，t－1）作 “減”運(yùn)算，可由公式 （1）計算兩幀圖像的差，得到差分圖像D（x，y，Δt）

假設(shè)f（x，y，t）為當(dāng)前幀圖像的某像素，那么f（x，y，t－1）為該像素的前一幀，則D（x，y，Δt）為此刻圖像序列中的運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，當(dāng)然，D（x，y，Δt）也可能是由于噪聲或者光照變化所引起的，為此，需要設(shè)置一個合理的閾值T，對運(yùn)動區(qū)域做二值化的分割處理，如式 （2）所示

其中取值為1時，表示此像素點(diǎn)代表前景；取值為0時，表示該像素點(diǎn)代表背景。

在差分圖像中，并非所有差分結(jié)果的非零值像素都屬于運(yùn)動目標(biāo)，為了更好地利用圖像序列之間的相關(guān)性，提取更準(zhǔn)確的運(yùn)動區(qū)域，提出相鄰三幀圖像兩兩差分后進(jìn)行二值化處理，然后利用兩個二值化結(jié)果的差分圖像做邏輯“與”運(yùn)算的方法，如式 （3）所示，確定中間幀的運(yùn)動目標(biāo)位置。

上式表明只有在Dk（x，y，Δt）（第k幀與第 （k－1）幀差分后二值化處理結(jié)果）與D（k＋1）（x，y，Δt）（第k幀與第（k＋1）幀差分后二值化處理結(jié)果）同時為1時，D′（x，y，Δt）（第k幀進(jìn)行三幀差分后二值化處理結(jié)果）才等于1。

差分法能夠?qū)崿F(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的實(shí)時檢測，算法簡單，便于硬件實(shí)現(xiàn)，適用于實(shí)時性要求高的情況，但檢測到的運(yùn)動目標(biāo)不準(zhǔn)確，目標(biāo)內(nèi)部存在較多空洞，因此現(xiàn)實(shí)中較少采用它。

1.2 預(yù)處理

由于攝像頭提取的視頻序列往往存在噪聲 （如高斯噪聲或脈沖噪聲）的干擾，噪聲的干擾可能會導(dǎo)致檢測的運(yùn)動目標(biāo)不準(zhǔn)確，因此，在檢測之前設(shè)置濾波器濾除噪聲是圖像處理過程中一個必要的環(huán)節(jié)。自適應(yīng)中值濾波器利用像素領(lǐng)域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值，對隨機(jī)的噪聲有非常優(yōu)秀的去噪聲能力，尤其是對脈沖噪聲的處理，亦可平滑其他的非沖激噪聲，并減少目標(biāo)邊界細(xì)化等失真。所以本文采用經(jīng)典的自適應(yīng)中值濾波器[10]先對原始視頻圖像進(jìn)行去噪聲處理。再將獲取的彩色視頻圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像序列，然后通過直方圖均衡化處理使圖像的亮度增強(qiáng)、細(xì)節(jié)變得更加清晰。

2 基于改進(jìn)的幀差分運(yùn)動目標(biāo)檢測

2.1 改進(jìn)的幀差法原理與流程

假設(shè)視頻圖像進(jìn)行灰度處理后的灰度級為256，即圖像灰度在0－255之間。設(shè)視頻序列中第k幀的某一個像素點(diǎn)灰度值為fk（x，y，t），第 （k－1）幀該像素點(diǎn)的灰度值為f（k－1）（x，y，t－1）。利用相鄰幀之間的差分可得當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度差的絕對值為d（x，y，Δt）為

在該像素點(diǎn)的鄰域內(nèi)有另外一像素點(diǎn) （x′，y′），其灰度值fk（x′，y′，t），在第 （k－1）幀中，該像素點(diǎn)的灰度值為f（k－1）（x′，y′，t－1）。通過其鄰域內(nèi)像素點(diǎn)灰度值的變化判斷:當(dāng)同時滿足式 （5）和式 （6）時

則會引起該像素點(diǎn)灰度值的變化量改變，否則視為無影響。其中r表示該像素點(diǎn)到其鄰域內(nèi)某一像素點(diǎn)的空間距離是兩個經(jīng)驗閾值。本次實(shí)驗中取值依次為3和2。

若某個像素點(diǎn)為前景點(diǎn)時，其周圍的像素點(diǎn)是前景點(diǎn)的概率也隨著增大，因此先計算其本身的像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)的像素灰度值變化的絕對值，然后通過其值對當(dāng)前像素點(diǎn)是否為前景點(diǎn)的概率進(jìn)行更新。假設(shè)當(dāng)前更新的像素點(diǎn)為像素原點(diǎn)，則鄰域內(nèi)所有與像素原點(diǎn)相距為ri的像素點(diǎn)灰度變化的絕對值的總和為對像素原點(diǎn)前景概率的更新與距離成反比，與變化的絕對值成正比，因此自定義在相同半徑上的鄰域綜合因子βri如式 （7）所示

假設(shè)當(dāng)前原點(diǎn)像素的前景概率為p（x，y，t），則通過鄰域綜合因子的二值化閾值分割處理來對原點(diǎn)像素的前景概率進(jìn)行動態(tài)更新，更新公式如下式 （8）所示

其中βri為經(jīng)驗值為更新權(quán)值。通過其本身與其鄰域內(nèi)其他像素點(diǎn)對此前景概率的更新，可得原點(diǎn)像素的前景概率p（x，y，t）如式 （9）所示

最后通過最少類內(nèi)絕對差和最大差的閾值分割方法[14]對像素的前景概率進(jìn)行分割，最后對前景進(jìn)行實(shí)時更新，前景概率大于自適應(yīng)閾值則更新為前景，否則為背景點(diǎn)。

綜上所述改進(jìn)的幀差分算法核心部分如圖1所示。

圖1 改進(jìn)的幀差分算法核心部分流程

2.2 本文檢測的全過程步驟分析

改進(jìn)的幀差分處理結(jié)果的目標(biāo)邊緣存在一定程度的模糊，而邊緣提取可以有效的提取出運(yùn)動目標(biāo)的邊緣信息，所以本文采用新的幀差分算法與邊緣提取算法做邏輯 “或”運(yùn)算進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測。

檢測過程步驟如下:

第一步:從圖攝像頭獲取視頻序列并對圖像序列進(jìn)行灰度變換處理。

第二步:圖像增強(qiáng)包括:直方圖均衡化處理對亮度加強(qiáng)；自適應(yīng)中值濾波器濾除原始序列中的噪聲。

第三步:在圖像增強(qiáng)處理后，采用上節(jié)改進(jìn)的幀差分法處理，然后進(jìn)行腐蝕與膨脹的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，得到清晰完整的運(yùn)動目標(biāo)。

第四步:在進(jìn)行第二步的處理后，采用基于Sobel算子對圖像序列進(jìn)行邊緣檢測[13]，檢測后采用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割處理[12]，然后進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的腐蝕運(yùn)算得到邊緣清晰的運(yùn)動目標(biāo)。

第五步:對第三步與第四步的處理結(jié)果進(jìn)行邏輯 “或”運(yùn)算，提取運(yùn)動目標(biāo)的圖像序列。

改進(jìn)系統(tǒng)的程序流程框圖如圖2所示。

圖2 改進(jìn)系統(tǒng)的程序流程

3 實(shí)驗結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗結(jié)果

實(shí)驗在Intel Core i5－2450M＠2.5G處理器、內(nèi)存4G，Windows 7 64位操作系統(tǒng)、Visual Studio2008的環(huán)境下，基于Intel開源的計算機(jī)視覺庫OpenCV編程實(shí)現(xiàn)。

為了驗證本文算法的高效性與實(shí)時性，本實(shí)驗選取在室內(nèi)攝像頭靜止拍攝下來的兩組視頻序列進(jìn)行傳統(tǒng)的幀差分算法與本文的改進(jìn)算法進(jìn)行了運(yùn)動目標(biāo)檢測實(shí)驗，實(shí)驗結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖3 第一組視頻檢測實(shí)驗結(jié)果

圖4 第二組視頻檢測實(shí)驗結(jié)果

從檢測結(jié)果圖可以看出:傳統(tǒng)幀差分檢測結(jié)果如圖3（b）所示，雖然能夠檢測出運(yùn)動目標(biāo)，但其目標(biāo)輪廓不連續(xù)，檢測結(jié)果不完整，如行人的左腳與左肩附近出現(xiàn)了較大的空洞；而本文改進(jìn)的算法檢測結(jié)果如圖3（c）所示，目標(biāo)輪廓連續(xù)，同時在很大程度上消除了陰影和空洞。第二組視頻實(shí)驗結(jié)果如圖4所示，它在一定程度上表明實(shí)驗結(jié)果并不是隨機(jī)產(chǎn)生的，不是偶然性的結(jié)果?？紤]到像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)灰度的變化對此像素前景概率的作用，從而保留了目標(biāo)更多有用可靠的數(shù)據(jù)信息，使檢測結(jié)果變得更好。

3.2 結(jié)果分析

評價上述算法的準(zhǔn)確性和高效性以識別率、誤檢率以及檢測速率作為指標(biāo)，其中識別率和誤檢率的計算方法如下

其中TR表示檢測到與運(yùn)動目標(biāo)相符的像素點(diǎn)個數(shù)；TN表示未檢測到的像素點(diǎn)個數(shù)；TF表示檢測結(jié)果在非運(yùn)動目標(biāo)上的像素點(diǎn)個數(shù)；檢測速率表示單位時間內(nèi)算法檢測了幀圖像數(shù)量，單位fps（frame per second）。

在同等條件下實(shí)驗比較結(jié)果如表1所示，二種算法的檢測率都能達(dá)到90%以上，由于本文算法利用新定義的鄰域綜合因子對前景概率進(jìn)行修正，因此該算法在誤檢率、識別率和檢測速率方面都要優(yōu)于傳統(tǒng)的幀差分算法，并且其時間復(fù)雜度低，計算量較??；檢測速率也與傳統(tǒng)的幀差分的檢測速率基本一樣。因此本文改進(jìn)算法在能滿足檢測實(shí)時性要求的前提下，既提高了識別率又降低了誤檢率。在工程實(shí)際應(yīng)用中有一定的指導(dǎo)意義。

表1 實(shí)驗檢測識別率、誤檢率與檢測速率

4 結(jié)束語

在靜態(tài)場景中，若某像素鄰域內(nèi)存在像素點(diǎn)落在前景目標(biāo)上，則該像素也可能落在前景目標(biāo)上的思想，提出了一種運(yùn)用鄰域綜合因子更新像素前景概率的算法，并融合了邊緣檢測算法。改進(jìn)算法解決了傳統(tǒng)幀差分算法在檢測目標(biāo)中出現(xiàn)較大空洞的問題，并能快速有效的提取出完整又清晰的運(yùn)動目標(biāo)。仿真實(shí)驗表明該算法是一種實(shí)時性強(qiáng)，檢測效率高、能基本達(dá)到工程實(shí)際應(yīng)用基本要求的新型運(yùn)動目標(biāo)實(shí)時檢測算法。本文算法是在簡單環(huán)境下的仿真實(shí)驗，在復(fù)雜的動態(tài)場景中檢測不是很理想。因此改進(jìn)算法仍存在場景上的局限性，尤其在復(fù)雜的動態(tài)場景中，檢測效果還有待改善，需作進(jìn)一步的研究與實(shí)驗。

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