張 雯,白文樂,李浩進(jìn)

北方工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院

基于Processing的移動物體追蹤定位

張 雯,白文樂,李浩進(jìn)

北方工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院

本文主要介紹了利用Processing互動媒體制作軟件結(jié)合攝像頭、實(shí)現(xiàn)了一種對于移動物體追蹤定位的方法，系統(tǒng)通過攝像頭監(jiān)控前方區(qū)域，設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面，實(shí)時(shí)顯示攝像頭采集到的圖像，在Processing中根據(jù)彩色圖像RGB分量值的變化通過背景相減法來追蹤物體，并且通過確定該物體在攝像頭區(qū)域中的坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對移動物體的追蹤定位。

實(shí)時(shí)監(jiān)控；移動物體；追蹤定位；背景相減

移動物體的追蹤定位技術(shù)指在多媒體文件中追蹤人或物體的移動軌跡并且在一定范圍確認(rèn)他們的位置，可以通過硬件方法來實(shí)現(xiàn)，也可以通過計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)為基礎(chǔ)，以編程語言，圖像處理技術(shù)，結(jié)合攝像頭等設(shè)備來實(shí)現(xiàn)，通過追蹤移動物體的軌跡并且實(shí)現(xiàn)定位在現(xiàn)實(shí)生活中有諸多的應(yīng)用。近年來，多媒體視頻圖像處理進(jìn)行追蹤移動物體的技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域中備受關(guān)注的研究方向，同時(shí)，對于移動物體的追蹤定位技術(shù)在安防系統(tǒng)，監(jiān)控系統(tǒng)，交通方面有廣泛的用用前景。

1.原理介紹

本文介紹的基于Processing移動物體追蹤定位系統(tǒng)，用90度廣角攝像頭連接到計(jì)算機(jī)監(jiān)控前方區(qū)域，通過Processing建立人機(jī)交互界面，顯示攝像頭采集到的圖像，并且建立可以選擇多種控制模式(自動，手動，外界控制器)的控制面板，運(yùn)行系統(tǒng)之后便可以立即識別當(dāng)前圖像為背景，當(dāng)有移動物體進(jìn)入攝像頭監(jiān)控的區(qū)域，造成圖像中RGB彩色分量發(fā)生變化，Processing繪制十字線跟隨移動物體的軌跡，同時(shí)繪制移動物體位置變化范圍框，通過串口輸出移動物體在320*240大小的圖像框中的相對坐標(biāo)值作為該物體的位置。

RGB彩色圖像。一幅彩色圖像的每個(gè)像素值中，有R，G，B三個(gè)基色分量，每個(gè)基色分量直接決定顯示設(shè)備的基色強(qiáng)度，這樣產(chǎn)生的彩色稱為真彩色。例如用RGB 5∶5∶5表示的彩色圖像，R，G，B各用5位，用R，G，B分量大小的值直接確定三個(gè)基色的強(qiáng)度，這樣得到的彩色是真實(shí)的原圖彩色RGB真彩色圖像的三色刺激值滿足如下公式:

X=0.490R+0.310G+0.200B；

Y=0.177R+0.812G+0.011B；

Z=0.010G+0.990B。

2.Processing處理過程

2.1 Processing處理過程中主要借助于圖像RGB分量值的變化通過背景相減法實(shí)現(xiàn)移動物體的追蹤定位。

2.1.1 圖像預(yù)處理

對采集到的圖像先期進(jìn)行相應(yīng)的增強(qiáng)處理，抑制不需要的成分，增強(qiáng)感興趣的部分，主要包括圖像濾波，噪聲的均衡，偽彩色處理。

2.1.2 移動物體檢測追蹤

移動物體進(jìn)入到攝像頭監(jiān)控區(qū)域中，引起圖像的RGB分量值變化，Processing利用背景相減的方法，將運(yùn)動物體從背景中分離出來，同時(shí)根據(jù)運(yùn)動物體的位置變化實(shí)時(shí)繪制目標(biāo)框和十字交線，通過串口輸出目標(biāo)在監(jiān)控區(qū)域中的相對坐標(biāo)值實(shí)現(xiàn)定位。

2.2 移動物體追蹤方法

2.2.1 背景相減法

背景相減法又名背景差分法利用攝像頭監(jiān)控前方區(qū)域，系統(tǒng)選取靜止的圖像作為背景模型，為背景圖像的每個(gè)像素點(diǎn)建立統(tǒng)計(jì)建模，不間斷的比對背景圖像與每幀圖像的差別，計(jì)算出一定的閾值Threshold條件下運(yùn)動幀圖像相比于背景圖亮度變化較大的像素點(diǎn)，確定出RGB變化的區(qū)域，同時(shí)認(rèn)定變化的區(qū)域?yàn)橐苿游矬w當(dāng)前所在的位置。在基于背景相減法方法的移動物體檢測中，背景圖像的建模和模擬的準(zhǔn)確程度，直接影響到檢測的效果。不論任何移動目標(biāo)檢測算法，都要盡可能的滿足任何圖像場景的處理要求，但是由于場景的復(fù)雜性、不可預(yù)知性、以及各種環(huán)境干擾和噪聲的存在，如光照的突然變化、實(shí)際背景圖像中有些物體的波動、攝像機(jī)的抖動、運(yùn)動物體進(jìn)出場景對原場景的影響等，使得背景的建模和模擬變得比較困難。

2.2.2 時(shí)間差分法

時(shí)間差分法又名相鄰幀差法，在連續(xù)的幀圖像中兩個(gè)或三個(gè)幀間采用基于像素的時(shí)間差分通過閾值化處理之后追蹤圖像中的運(yùn)動區(qū)域達(dá)到追蹤移動物體的效果。

3.移動物體追蹤定位的難點(diǎn)

目前對于移動物體的追蹤定位的研究難點(diǎn)在于移動物體經(jīng)過復(fù)雜背景時(shí)的追蹤、高速移動的物體的追蹤、同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)移動物體時(shí)的追蹤、前景與背景相似度極高情況下的追蹤，目標(biāo)出現(xiàn)重疊時(shí)的追蹤，以及當(dāng)周圍環(huán)境的光強(qiáng)等變化時(shí)的追蹤。

4.移動物體追蹤定位的應(yīng)用

4.1 在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，例如對于不允許停車的地方，通過移動物體的追蹤定位技術(shù)輔以報(bào)警裝置可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)并采取措施確保交通暢通。

4.2 在軍事領(lǐng)域，移動物體追蹤定位技術(shù)可以用于導(dǎo)彈的信號引導(dǎo)，以及對于要打擊的目標(biāo)的識別追蹤。

[1]連秀林.自主移動機(jī)器人視覺導(dǎo)航研究[D].北京:北京交通大學(xué)，2006.

[2]劉相濱,向堅(jiān)持,王勝春.人行為識別與理解研究探討[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2004(12)

[3]于海濱.基于頭部特征提取的人體檢測與跟蹤及其應(yīng)用[D].浙江大學(xué)，2007

[4]王柱.復(fù)雜背景下動態(tài)目標(biāo)的檢測與跟蹤[D].昆明理工大學(xué)，2007

[5]賈昔玲.復(fù)雜背景下基于序列圖像的人體識別與跟蹤[D].西華大學(xué)，2007

1.人才培養(yǎng)質(zhì)量建設(shè)-雙培計(jì)劃新興專業(yè)建設(shè)（中央資金）-電子信息類新專業(yè)建設(shè)(16015)；2.人才培養(yǎng)質(zhì)量建設(shè)-專業(yè)建設(shè)-北京高校專業(yè)群建設(shè)(市級)(16009)；3.北方工業(yè)大學(xué)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)-通信工廠創(chuàng)新實(shí)踐基地(XN009)。