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        融合邊緣檢測(cè)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

        2014-07-25 09:00:22李思岑楊燕翔
        關(guān)鍵詞:差分算子梯度

        張 鵬,李思岑,楊燕翔

        (西華大學(xué) 電氣信息學(xué)院,四川 成都 610039)

        0 引言

        運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的最底層,其檢測(cè)結(jié)果的好壞將直接影響后續(xù)的處理效果,故其技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用前景受到廣泛關(guān)注。目前常用的運(yùn)功目標(biāo)檢測(cè)算法[1]有:背景差分法、光流法及幀間差分法。背景差分法能夠較完整地提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),但對(duì)光照及外部條件引起的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景變化過(guò)于敏感;光流法是基于對(duì)光流場(chǎng)的估算進(jìn)行檢測(cè)分割的方法,計(jì)算復(fù)雜,須有特殊硬件設(shè)備支持,實(shí)時(shí)性差;幀差法是根據(jù)圖像中像素點(diǎn)的灰度差計(jì)算出運(yùn)動(dòng)物體的位置和形狀等信息,這種方法對(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境有很好的適應(yīng)性,算法簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),但不能提取出較完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

        視頻圖像的邊緣信息抗干擾性能好,不易受亮度突變及噪聲的影響,因此本文融合圖像邊緣信息與改進(jìn)的三幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),簡(jiǎn)化了計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效改善傳統(tǒng)幀間差分算法出現(xiàn)的空洞現(xiàn)象。

        1 融合邊緣檢測(cè)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

        1.1 預(yù)處理

        眾所周知,灰度圖像的處理效率高于彩色圖像,因此首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化。另外,圖像獲取過(guò)程中不可避免地存在諸如斑點(diǎn)噪聲及椒鹽噪聲等一系列噪聲影響,為了有效抑制噪聲影響,本文采用中值濾波法對(duì)原始圖像進(jìn)行濾波處理。最后本文采用直方圖均衡化及梯度化操作,使得圖像輪廓更為清晰,以增強(qiáng)抗干擾能力。

        1.2 Canny 邊緣檢測(cè)算法

        邊緣作為圖像的最基本特征廣泛存在于目標(biāo)物與背景之間、目標(biāo)物與目標(biāo)物之間,在圖像處理中有著重要的作用和廣泛的應(yīng)用。目前常用的邊緣檢測(cè)算子包括Robets 算子、Sobel算子、Prewwits 算子、 Log 算子、二階Laplace 算子等。這些算子簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn)且具有很好的實(shí)時(shí)性,但抗干擾性能差,對(duì)噪聲較敏感且邊緣的精度有待提高。基于最優(yōu)化算法的 Canny 邊緣檢測(cè)算子[2],是先采用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理,再進(jìn)行邊緣檢測(cè),提取的邊緣線形連接較為完整,定位準(zhǔn)確性較高,效果較好。本文采用此方法對(duì)序列幀圖像進(jìn)行邊緣提取。.

        Canny算子的基本原理是通過(guò)查找圖像梯度強(qiáng)度局部的最大值來(lái)得到邊緣信息,圖像梯度的計(jì)算采用Gauss濾波器。為了消除噪聲干擾、提高邊緣檢測(cè)的精度,Canny采用雙閾值來(lái)提取邊緣像素點(diǎn)。如果梯度強(qiáng)度不滿足高閾值的檢測(cè)條件,但是與己檢測(cè)出的較強(qiáng)邊緣點(diǎn)相連接,并且滿足低閾值條件,則確定為弱邊緣點(diǎn)。雙閾值法使得采用Canny算子提取邊緣點(diǎn)具有更強(qiáng)魯棒性。

        Canny算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

        (1)高斯濾波:選取合適的Gauss窗函數(shù)和尺度,用Gauss濾波器對(duì)需要處理的圖像進(jìn)行平滑濾波,得到平滑圖像;

        (2)梯度計(jì)算:用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向;

        (3)量化梯度方向:對(duì)梯度方向進(jìn)行量化,使其只有8個(gè) 方 向, 即0o、45o、90o、135o、180o、225o、270o、315o;

        (4)梯度非最大值抑制:對(duì)于每一個(gè)梯度強(qiáng)度非零的像素點(diǎn),查找沿其量化后的梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn),然后通過(guò)閾值判斷為非邊緣點(diǎn)還是候選邊緣點(diǎn);

        (5)雙閾值判決:設(shè)定雙閾值,進(jìn)一步判斷候選邊緣點(diǎn)為強(qiáng)邊緣點(diǎn)、弱邊緣點(diǎn)還是非邊緣點(diǎn);

        (6)邊緣連接:對(duì)于弱邊緣點(diǎn),如果它與強(qiáng)邊緣點(diǎn)在8連通區(qū)域相連,則該點(diǎn)記為弱邊緣點(diǎn),同時(shí)將其邊緣提取置為1,所有標(biāo)記為1的點(diǎn)就成了最后的邊緣。

        1.3 改進(jìn)三幀差分算法基本原理

        傳統(tǒng)的三幀差分算法雖然能夠快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓,但其所檢測(cè)出的輪廓往往不連續(xù)且存在較大的空洞現(xiàn)象,同時(shí)傳統(tǒng)三幀差分算法不能完整提取目標(biāo)信息。本文采用改進(jìn)的三幀差分算法[3],可以在一定程度上克服傳統(tǒng)三幀差分算法的不足。設(shè)預(yù)處理后的連續(xù)三幀圖像為fi-1(x,y)、fi(x,y)、fi+1(x,y) ,首先分別將中間幀fi(x,y)與其前后兩幀做差分運(yùn)算以及將fi+1(x,y)與fi-1(x,y)做差分運(yùn)算,得到差分結(jié)果:

        1.4 本文算法

        本文算法融合圖像邊緣信息與改進(jìn)三幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)三幀圖像的邊緣圖像,然后利用改進(jìn)的三幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓,最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。本文算法整體流程如圖1所示。

        圖1 本文算法整體流程

        1.5 形態(tài)學(xué)處理

        由于干擾因素的存在,導(dǎo)致所得到的二值化圖像中往往會(huì)出現(xiàn)噪聲及空洞,可以通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)其進(jìn)行后處理。首先采用腐蝕運(yùn)算消除二值圖像中的孤立噪聲點(diǎn),再采用膨脹運(yùn)算來(lái)填充運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣空洞。

        2 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

        本文采用 MATLAB 進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),為驗(yàn)證算法的有效性,分別利用傳統(tǒng)三幀差分法、改進(jìn)三幀差分法以及本文算法對(duì)同一組 AVI 視頻序列圖像進(jìn)行測(cè)試。檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

        圖2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

        由圖可知,采用傳統(tǒng)三幀差分算法檢測(cè)到的目標(biāo)輪廓不連續(xù),改進(jìn)三幀差分法得到的圖像目標(biāo)輪廓更清晰,內(nèi)容更為豐富,而采用本文算法檢測(cè)得到的結(jié)果進(jìn)一步消除了空洞現(xiàn)象且輪廓清晰,結(jié)果準(zhǔn)確完整。

        3 結(jié)論

        本文融合圖像邊緣信息與改進(jìn)的三幀差分算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)三幀圖像的邊緣圖像,然后利用改進(jìn)三幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓,最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)三幀差分目標(biāo)輪廓不連續(xù)現(xiàn)象,計(jì)算簡(jiǎn)單,可滿足實(shí)時(shí)性檢測(cè)需求。

        [1] 羅志升,王黎,高曉蓉,等. 序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法分析[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2009(11):125-126.

        [2] 蔣钘. 人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤關(guān)系問(wèn)題研究[D]. 長(zhǎng)沙:中南林業(yè)科技大學(xué), 2013.

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