徐琴，羅明利，唐戟

（1.西華大學，成都 610039；2.成都東軟學院，成都 611844）

基于背景的雨天場景分析

徐琴1，羅明利1，唐戟2

（1.西華大學，成都 610039；2.成都東軟學院，成都 611844）

實際的運動目標檢測中，經(jīng)常遇到背景的干擾，如雨天場景。原有的一些運動目標檢測算法不能直接用于解決該類問題。分析雨天場景的特征，并通過動態(tài)背景進行背景建模，然后選擇穩(wěn)定最長長度來對像素點的穩(wěn)定性進行描述。希望為以后雨天場景下的運動目標檢提供數(shù)據(jù)支持。

雨天場景分析；動態(tài)背景；穩(wěn)定幀

0 引言

運動目標檢測是視頻監(jiān)控的一項重要的預處理工作，可是惡劣的天氣嚴重影響了運動目標檢測的結果。這些惡劣的天氣包括了雨、霧、雪、沙塵以及光照變化等。根據(jù)天氣因素的視覺效果和物理屬性，可以將其分為動態(tài)的因素（雨、雪等）和靜態(tài)的因素（霧、霾、煙等）。由于雨、雪的運動迅速和分布隨機特征，它們對整個場景的影響是非常直觀的，雨的透明效果會使視頻像素點變得模糊，雪的不透明會使視頻像素點被遮擋，這大大增加了雨雪天氣下的運動目標檢測的難度。

本文首先分析了雨天場景的特性，在這基礎上，用基于動態(tài)背景的方式對視頻進行背景建模。為了能更全面地展現(xiàn)雨天場景的特征，我們對比了下雨場景和非下雨場景，并選擇最長穩(wěn)定幀來對下雨場景和非下雨場景的穩(wěn)定性進行描述，最終得到了下雨場景的特征。

1 雨天場景的特征

1.1 雨對單個像素點灰度值的影響

選取一個小雨視頻中下雨位置的某一個像素點，繪制該點連續(xù)200幀的灰度時序圖，如圖1。

由圖1分析可知小雨場景中，雨滴的數(shù)量并不是大范圍的，同一點的灰度值變化有時會出現(xiàn)較大的起伏，這是因為小雨中，雨滴的下落速度較快，所以一般情況下雨滴只占一個像素點的位置。大多時候比較平穩(wěn)，灰度值變化是散亂的，這是下雨場景中雨滴的隨機性分布所致。

圖1 小雨場景中某像素點的灰度時序圖

1.2 樹葉對單個像素點灰度值的影響

為了全面分析雨天視頻的特征，雨天場景中的其他影響因素是必不可少的，以下分析樹葉和地面灰度值的變化。

選取雨天視頻中樹葉位置某個像素點，繪制該點連續(xù)200幀的灰度時序圖，如圖2。

由圖2可以看出，在小雨視頻中，樹葉對像素點灰度值的影響是非常顯著的，時序圖中灰度值數(shù)據(jù)有時突高有時突低，起伏很大，這表現(xiàn)出樹葉的晃動極大地影響了像素點的灰度值，而且這種變化不存在任何規(guī)律，受環(huán)境中風速、雨速等因素影響，這為我們分析雨天場景帶來很大的困難。從后面的實驗結果我們可以分析出，即使是非雨天的視頻，樹葉的晃動也是造成視頻圖像不穩(wěn)定的重要因素。

圖2 小雨場景中樹葉某像素點的灰度時序圖

1.3 雨天視頻中地面單個像素點灰度值變化

選取雨天視頻中地面位置某個像素點，繪制該點連續(xù)200幀的灰度時序圖，如圖3。

圖3 小雨場景中地面某像素點的灰度時序圖

由圖3可以看出，雨天視頻中地面灰度值有小幅度波動，波動頻率較大，雖然灰度值的變化不是很大，但是也可直觀地分析出，由于下雨時雨滴下落到地面引起地面灰度值變化，這種影響是隨機的、不規(guī)律的，這也是雨天場景中視頻像素不穩(wěn)定的一個重要因素。

2 基于動態(tài)背景的雨天場景分析

2.1 動態(tài)背景的穩(wěn)定性判斷條件

為了能更好地適應視頻中環(huán)境的變化，在判斷動態(tài)背景穩(wěn)定性時，我們將像素點第k（k＞254）幀的值與它前面255幀的值進行比較，如果滿足以下條件則判定當前幀該像素點為穩(wěn)定：

其中，閾值Y=5或10。

2.2 定義穩(wěn)定最長長度均值

在判斷的過程中，對于一個像素點的第k幀前的255幀，如果其中有一個點不穩(wěn)定則定義為穩(wěn)定打斷。從開始判斷的幀數(shù)到被打斷的幀數(shù)，我們可以得出一個連續(xù)穩(wěn)定長度：LN×M（z），并且下一次統(tǒng)計從穩(wěn)定打斷的下一幀開始，其中z表示打斷次數(shù)，（N+1=height）表示像素值的總行數(shù)，（M+1=width）像素值的總列數(shù)。對于同一個像素點，我們可以計算出最長穩(wěn)定長度max（LN×M（z）），那么，穩(wěn)定最長長度的均值Z（LN×M（z））為：

2.3 動態(tài)判斷穩(wěn)定性

穩(wěn)定性是區(qū)別下雨場景和非下雨場景的重要特征。為了能更加直觀地觀看兩種場景穩(wěn)定性的不同，我們通過灰度圖像來展示。如圖4、圖5和圖6所示?；叶葓D是將穩(wěn)定最長長度的均值經(jīng)過壓縮并逆序顯示的結果。

圖4 Y=5時的視頻穩(wěn)定最長度灰度圖

圖5 Y=10時的視頻穩(wěn)定最長度灰度圖

圖6 Y=20時的視頻穩(wěn)定最長度灰度圖

3 結果分析

3.1 不同閾值的情況

對于以上得出的圖像結果，我們可以直觀地看出，在不同閾值的情況下，隨著閾值的增大，穩(wěn)定點數(shù)量也增加，對于閾值的選擇需要適當，由圖4可以看出，由于閾值（Y=5）過小，在下雨場景中，基本全圖都是不穩(wěn)定點，這對于一個小雨場景的視頻是不太合乎實際的，而我們從圖5和圖6中可以看出Y=10、Y=20的情況則能夠比較明顯地描述出雨天的場景。

3.2 下雨和非下雨視頻圖像特征

從以上分析我們可以看出，不論Y的取值如何，都能夠得到基于背景分析的特征，即非下雨天的穩(wěn)定圖像總會出現(xiàn)一直穩(wěn)定的區(qū)域，這不會隨著閾值取值的變化而變化，在除去了樹葉和車輛等運動物體的影響外，我們?nèi)匀荒軌蚩闯鲇晏靾鼍叭珗D存在的不穩(wěn)定現(xiàn)象，而且在視頻中雨線比較明顯的地方我們能夠在穩(wěn)定灰度圖中看到明顯的雨線。

4 結語

本文分析了雨天場景的特征，并通過動態(tài)背景進行背景建模，然后選擇穩(wěn)定最長長度來對像素點的穩(wěn)定性進行描述。希望為以后雨天場景下的運動目標檢提供數(shù)據(jù)支持。

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[7] 胡巍，何小海.基于FCM的雨天視頻圖像復原[J].通信技術，2012，03（45）:75～77

Rainy Scenario Analysis Based on Background

XU Qin1，LUO Ming-1i1，TANG Ji2
（1.Xihua University，Chengdu 610039；2.Chengdu Neusoft University，Chengdu 611844）

In practica1 motion target detection,there a1ways meet with the interference of background,such as a rainy day.Some of the origina1 motion target detection a1gorithms cannot be direct1y used to so1ve the prob1em.Ana1yzes the characteristics of the rainy scenario,and through dynamic background mode1ing background,and describes the se1ection of the 1ongest 1ength to the stabi1ity of the pixe1s.Wishes it can provide data support for motion target detection under the rainy scenario.

Rainy Scenario Ana1ysis;Dynamic Background;Stab1e Frame

1007-1423（2015）05-0074-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.05.016

徐琴（1990-），女，四川內(nèi)江人，碩士研究生，研究方向為數(shù)字圖像處理

羅明利（1990-），女，四川達州人，碩士研究生，研究方向為數(shù)字圖像處理

唐戟（1986-），女，四川中江人，在職碩士研究生，研究方向為數(shù)字圖像處理

2015-01-05修改日期：2015-01-20