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        一種改進(jìn)的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法

        2017-03-31 20:16:33李秀麗李旭健高林
        軟件導(dǎo)刊 2016年8期

        李秀麗+李旭健+高林

        摘 要:為了克服幀間差分法和HS光流法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測中的缺點(diǎn),提高視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性,提出了一種將改進(jìn)的三幀差分法和基于灰度梯度優(yōu)化計(jì)算的光流法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。首先利用改進(jìn)的三幀差分算法對圖像進(jìn)行預(yù)處理,使用最大類間方差法對圖像進(jìn)行二值化,獲得全局二值化閾值,得到準(zhǔn)確度較高的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域;然后利用優(yōu)化灰度計(jì)算的光流法處理,排除光線等因素的干擾,從而更加準(zhǔn)確地提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。

        關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:HS光流法;三幀差分法;灰度梯度優(yōu)化;最大類間方差法

        DOIDOI:10.11907/rjdk.161773

        中圖分類號:TP312

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2016)008-0026-04

        0 引言

        隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺研究方興未艾,而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測在智能交通、軍事等領(lǐng)域成為熱點(diǎn)。視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域成為一個(gè)重要的研究課題。

        傳統(tǒng)的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法有背景差分法、幀間差分法和光流法。背景差分法是利用圖像序列中當(dāng)前幀圖像和背景圖像相對于參考模型進(jìn)行比較的一種檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)方法[1]。此算法相對簡單,檢測效率較高,其性能依賴于所使用的背景建模技術(shù)。但是一旦圖像背景發(fā)生變化或被其它物體干擾時(shí),就不能準(zhǔn)確地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),即背景差分法的抗干擾能力較弱。傳統(tǒng)的幀間差分法是用圖像序列中的連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行差分,然后二值化該灰度差分圖像來提取運(yùn)動(dòng)信息[1-2]。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是算法實(shí)現(xiàn)簡單,程序設(shè)計(jì)復(fù)雜度低,對光線等場景變化不太敏感,能夠適應(yīng)各種動(dòng)態(tài)環(huán)境,穩(wěn)定性較好。缺點(diǎn)是不能提取出對象的完整區(qū)域,只能提取邊界,同時(shí)依賴于選擇的幀間時(shí)間間隔。對快速運(yùn)動(dòng)的物體,需要選擇較小的時(shí)間間隔,如果選擇不合適,物體在前后兩幀中沒有重疊時(shí)會被檢測為兩個(gè)分開的物體。而對慢速運(yùn)動(dòng)的物體,應(yīng)該選擇較大的時(shí)間差,如果時(shí)間選擇不適當(dāng),物體在前后兩幀中幾乎完全重疊時(shí)則檢測不到物體。光流法是給圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)賦予一個(gè)速度矢量,形成圖像運(yùn)動(dòng)場。在不同的時(shí)刻,根據(jù)各像素點(diǎn)的速度矢量特征對圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。當(dāng)圖像中有運(yùn)動(dòng)物體時(shí),目標(biāo)和圖像背景存在相對運(yùn)動(dòng),運(yùn)動(dòng)物體所形成的速度矢量必然和鄰域背景速度矢量不同,從而檢測出運(yùn)動(dòng)物體及位置[2,6-7]。它的優(yōu)點(diǎn)在于光流不僅攜帶了物體的運(yùn)動(dòng)信息,而且還攜帶了有關(guān)景物三維結(jié)構(gòu)的豐富信息,能夠在不知道場景任何信息的情況下檢測出運(yùn)動(dòng)對象。但是這種方法計(jì)算耗時(shí),實(shí)時(shí)性和實(shí)用性都較差。

        文獻(xiàn)[3]利用Harris角點(diǎn)作為特征像素點(diǎn),用LK算法對這些特征點(diǎn)進(jìn)行稀疏光流計(jì)算,三幀差分起到了補(bǔ)充作用。Harris 角點(diǎn)檢測子對圖像的尺度變化非常敏感,小的尺度變化就會造成Harris 角點(diǎn)的復(fù)現(xiàn)率快速下降,圖像的尺度伸縮將使由Harris 檢測子提取的特征不具有重復(fù)性,效率不高。文獻(xiàn)[4]利用幀間差分和光流法相結(jié)合的方法檢測視頻序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),相比之前的檢測方法有了一定的提高,但是光流法本身計(jì)算較復(fù)雜耗時(shí),應(yīng)用性不強(qiáng)。

        為了充分發(fā)揮三幀差分的作用,本文提出了一種改進(jìn)的三幀差分方法和優(yōu)化灰度圖像計(jì)算的光流法相結(jié)合的方法,簡化了計(jì)算過程,提高了計(jì)算效率。

        1 改進(jìn)的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法

        為了克服上述算法的缺點(diǎn)和不足,本文提出一種改進(jìn)算法:首先利用改進(jìn)的三幀差分算法對圖像預(yù)處理,降低圖像背景對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影響,經(jīng)過膨脹得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大致區(qū)域,接著對預(yù)處理過的圖像用基于灰度優(yōu)化的光流法計(jì)算光流,得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精確區(qū)域,檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。算法流程如圖1所示。

        1.2 提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

        HS光流法最早由Horm和Schunck在1981年提出,兩人結(jié)合了二維的瞬時(shí)速度場和圖像灰度,又根據(jù)圖像灰度守恒原理提出了古典的光流約束方程:

        Ixu+Iyv+It=0(7)這個(gè)方法前提條件是場景中光照環(huán)境保持不變,即圖像的變化僅僅是由物體的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生。假設(shè)某個(gè)時(shí)刻t,點(diǎn)(x,y)在圖像中的亮度由I(x,y,t)表示,由于圖像中任意指定點(diǎn)的亮度是保持不變的,所以有:

        dIdt=0(8)可以計(jì)算得到光流的約束方程,這個(gè)方程中包含了u和v兩個(gè)未知變量,一個(gè)方程中含有兩個(gè)未知變量顯然沒法解決問題。這里要添加平滑性約束條件,令約束方程成立。具體內(nèi)容為:圖像上任意一點(diǎn)光流并不是獨(dú)立存在的,光流在整個(gè)圖像范圍內(nèi)進(jìn)行平滑變化,因此給出了平滑約束方程為:

        上述改進(jìn)方法減少了光流法的迭代次數(shù),簡化了光流的計(jì)算過程,提高了光流計(jì)算的準(zhǔn)確性,為準(zhǔn)確檢測出目標(biāo)打下了基礎(chǔ)。

        2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        由于傳統(tǒng)的光流法與三幀差分法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn),為了充分利用兩者的優(yōu)點(diǎn),改善它們的不足,本文提出一種結(jié)合改進(jìn)的三幀差分法和基于灰度變化率的改進(jìn)的光流法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。

        本實(shí)驗(yàn)中,使用MATLAB軟件開發(fā)工具,使用的圖像資源是車輛檢測的官方視頻,本實(shí)驗(yàn)命名為cartracking.avi。視頻總長度為4s,視頻幀率設(shè)置為15幀/s。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)后總結(jié)出閾值為T=25時(shí)能較好地去除圖像噪聲。

        為了能夠清晰地體現(xiàn)本文方法的優(yōu)越性,對原有的視頻圖像分別進(jìn)行了傳統(tǒng)光流法實(shí)驗(yàn)、優(yōu)化灰度計(jì)算的光流法實(shí)驗(yàn)、傳統(tǒng)的三幀差分方法實(shí)驗(yàn)、改進(jìn)的三幀差分方法實(shí)驗(yàn)以及本文方法實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中選取的經(jīng)驗(yàn)值為5,通過實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn):

        對圖3 (a)、圖3(b) 和圖3(c),使用傳統(tǒng)方法得到的檢測目標(biāo)區(qū)域圖像輪廓不太清晰,區(qū)域范圍不是很明確。

        圖4是實(shí)驗(yàn)視頻中11幀(d) 、16幀(e) 和21幀(f) 三幀的檢測圖像,可以看出改進(jìn)的三幀差分檢測方法在出現(xiàn)重疊部分的區(qū)域,所檢測出的目標(biāo)區(qū)域清晰度明顯增加,檢測出的目標(biāo)信息更加全面,邊緣線相比傳統(tǒng)的方法較連續(xù),檢測結(jié)果有比較大的提高。

        圖5為經(jīng)典的HS光流法實(shí)驗(yàn)圖。 可以看出,光流的密度比較稀疏,沒有全面計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)光流,所以不能夠顯示整個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,距離理想中的檢測結(jié)果差距較遠(yuǎn)。利用改進(jìn)的光流法得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測結(jié)果計(jì)算的光流如圖6所示。

        圖7為本文改進(jìn)算法的檢測結(jié)果??梢钥闯?,本文方法可以清晰地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),清晰度超越了兩者結(jié)合之前的程度,同時(shí)檢測效率也得到了提高。

        3 結(jié)語

        本文針對三幀差分和光流法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了改進(jìn)的三幀差分與基于灰度梯度優(yōu)化計(jì)算的光流法相結(jié)合的方法,使用最大類間方差法進(jìn)行閾值選擇,能夠相對快速準(zhǔn)確地檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。改進(jìn)的三幀差分算法實(shí)現(xiàn)簡單,檢測效果有了明顯提升。此方法也可同時(shí)對多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行檢測。優(yōu)化灰度計(jì)算后的光流法,算法較簡單,兩者相結(jié)合提高了檢測效率,具有一定的實(shí)用價(jià)值。本文不足之處在于研究的前提是光照環(huán)境保持不變,而在實(shí)際視頻情景中,光線強(qiáng)度是不斷變化的。因此本文是在理想條件下進(jìn)行的實(shí)驗(yàn),考慮光線變化的工作有待下一步開展。

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        (責(zé)任編輯:杜能鋼)

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