閆占芳 黃楠
摘 要:運動目標(biāo)檢測技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控的基礎(chǔ),其目的在于獲得完整的運動目標(biāo)。本文對常見的運動目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了分析,綜合幀間差分法和背景減除法設(shè)計出一種適用于復(fù)雜背景的運動目標(biāo)檢測算法,最后通過實驗驗證了該算法的有效性。
關(guān)鍵詞:智能視頻監(jiān)控;運動目標(biāo)檢測;幀間差分法;背景減除法;
文章編號:1674-3520(2015)-06-00-01
一、引言
智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在安全生產(chǎn)、人員監(jiān)控方面發(fā)揮著日益重要的作用,以提取運動前景目標(biāo)為目的的運動目標(biāo)檢測技術(shù),是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要研究內(nèi)容之一,是運動目標(biāo)跟蹤、分類和識別等后續(xù)處理的前提,也是尚未根本解決的難點問題。本文對常見的運動目標(biāo)檢測算法進(jìn)行分析研究,綜合其優(yōu)點設(shè)計一種適用于復(fù)雜背景的運動目標(biāo)檢測算法。
二、運動目標(biāo)檢測算法
運動目標(biāo)檢測通過去除背景成分,以便從視頻圖像中獲取準(zhǔn)確的運動目標(biāo),在此過程中要去除噪聲(背景噪聲和前景噪聲)的影響,目前光流法、幀間差分法以及背景差分法成為主流的運動目標(biāo)檢測算法。
(一)光流法。光流法[1]通過光流場和運動場來描述。利用光流法進(jìn)行運動目標(biāo)檢測主要是根據(jù)光流場的變化情況,通過光流矢量的變化來判斷是否有運動目標(biāo)。光流法計算流程如圖1所示。
圖1 光流法流程圖
由上圖可以看出,光流法計算流程為:首先,選取視頻圖像的相鄰兩幀,對其進(jìn)行運動估計;然后,根據(jù)運動估計的結(jié)果進(jìn)行場景分割,對分割后的結(jié)果進(jìn)行濾波處理,并去除較小的區(qū)域;最后,比較當(dāng)前區(qū)域與原區(qū)域是否有區(qū)別,若有區(qū)別則存在運動目標(biāo),并保存當(dāng)前的區(qū)域;否則無運動物體。
(二)幀間差分法。幀間差分法[2]通過比較相鄰兩幀或多幀之間的差異來進(jìn)行運動目標(biāo)檢測。其流程圖如圖2所示。
圖2 幀間差分法流程圖
幀間差分法算法簡單,對光線以及背景擾動不敏感,由于幀間差分法中用來做差的兩幀間時間間隔小,因此在背景發(fā)生變化時不會對結(jié)果造成太大影響;另外幀間差分法最大的特點在于運算速度快,適用于實時性要求高的環(huán)境。但該算法對噪聲敏感,容易將背景像素作為運動目標(biāo)檢測出來,導(dǎo)致檢測區(qū)域相較于運動區(qū)域要大,故得到的檢測結(jié)果并不十分準(zhǔn)確。為提高檢測性能,在運動目標(biāo)檢測時一般采用多幀差法或其它改進(jìn)算法。幀差法運算速度快,但是準(zhǔn)確性差,一般在對準(zhǔn)確度要求低的場景中應(yīng)用較多。
(三)背景減除法。背景減除法[3][4]是通過去除圖像中的背景來提取運動目標(biāo)。該方法需要假設(shè)背景在某段時間內(nèi)保持不變,以保證目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。背景減除法算法流程如圖3所示。
圖3 背景減除法流程圖
三、改進(jìn)目標(biāo)檢測算法及其結(jié)果
復(fù)雜環(huán)境下容易存在光線突變、突發(fā)運動等問題,上述算法不能滿足其要求。本文綜合上述幾種算法提出了基于幀間差分法和背景減除法的改進(jìn)算法。該算法首先利用幀差法檢測視頻圖像中是否存在運動目標(biāo),并計算運動目標(biāo)的面積,若面積大于設(shè)定閾值則認(rèn)為有運動目標(biāo)存在,對背景模型進(jìn)行更新,同時提取運動目標(biāo);否則,用當(dāng)前幀圖像對背景模型初始化,同時對背景進(jìn)行更新。利用幀差法和背景減除法相結(jié)合的算法可消除動態(tài)背景,從而只保留運動目標(biāo)。
四、結(jié)論
對常見的運動目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了分析,并提出一種適用于復(fù)雜背景的改進(jìn)算法,該算法綜合了幀間差分法與背景差分法。通過多個場景下的試驗結(jié)果,證明了該算法在運動目標(biāo)檢測方面的優(yōu)勢。
參考文獻(xiàn):
[1]Neri A., Colonnese S., Russo G et al. Automatic moving object and background separation[J]. Signal Processing, 1998, 66(2): 219-232.
[2]Haritaoglu Ismail, Harwood David, Davis Larry S. W4: Real-time surveillance of people and their activities [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000, 22(8): 809-830.
[3]袁國武. 智能視頻監(jiān)控中的運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法研究[D]. 云南:云南大學(xué), 2012.
[4]龍章勇. 淺析軌道交通智能視頻監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)[J]. 硅谷, 2011(6): 10-29.
作者簡介:1、閆占芳(1987),女,助理工程師。E-mail:yanzf@cnpe.cc。2、黃楠(1987),女,助理工程師。E-mail:huangnan@cnpe.cc