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时间:2018-07-11
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1、第8A期赵毅寰等:背景差分与帧间差分相融合的运动目标检测方法·135·背景差分与帧间差分相融合的运动目标检测方法赵毅寰,王祖林(北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083)摘要:分析了背景差分和帧间差分在检测视频序列中运动目标时的性能,发现帧间差分只对运动目标敏感的特性可用作背景更新的依据,据此提出一种融合两种差分的运动目标检测方法:使用帧间差分累积图像,结合前帧的检测结果,在当前帧的前后位置分别粗定位运动目标并更新背景,然后利用背景信息检测出运动目标,同时消除帧间差分造成的目标在运动方向上的拉
2、伸。实验表明,该方法检测结果准确,适用场景广泛,克服了单一使用背景差分或帧间差分带来的检测效果的缺陷。关键词:背景差分;帧间差分;目标检测;MPEG-4中图分类号:TP391.4文献标识码:B文章编号:1000-436X(2007)8A-0133-04MovingobjectsdetectionbasedonbackgrounddifferencingandconsecutiveframesdifferencingZHAOYi-huan,WANGZu-lin(SchoolofElectronicsand
3、InformationEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100083,China)Abstract:Analysingtheperformanceofbackgrounddifferencingmethodandconsecutiveframesdifferencingmethodondetectingmovingobjects,itwasfoundthatthelatter’scharacteristico
4、fonlysensitivitytomovingobjectscanbeusedtoupdatethebackgroundimage,thenanewmethodsyncretizingbothofthemisproposed.Usingtheconsecutiveframesdifferencingimagesandthedetectingresultofthepreviousframe,backgroundmodelisrestored,whichcanbeusedlattertoeliminate
5、thedetectionerrorcausedbytheconsecutiveframesdifferencingmethod.Experimentsonseveralindoorandoutdoorvideostreamsshowedthatthenewtechniquehasstrongadaptabilityandveracity.Keywords:backgrounddifferencing;consecutiveframesdifferencing;objictsdetection;MPEG-
6、4第8A期赵毅寰等:背景差分与帧间差分相融合的运动目标检测方法·135·1引言收稿日期:2007-06-20目前,基于内容的数字视频压缩和检索技术对视频信息的描述提出了新的要求,图像分割领域也成为人们关注的焦点。MPEG-4规定了基于对象编码的规则和语法[1],并没有提供视频对象的具体处理方法。差分法作为一个重要的工具,广泛地应用于计算机视觉领域。典型的算法[2]是,将视频图像划分为变化区域和未变化区域,将由于运动而导致的亮度变化标记出来,可以有效地检测图像序列或图像组中不同时刻的变化。差分法包括背景差
7、分和帧间差分。2背景差分和帧间差分性能分析背景差分法先确定背景图像,和当前图像做减法运算,若结果中某一像素的值大于一个预先设定的阈值,则认为这点是前景点,否则是背景点。背景差分法对目标定位准确,速度快,但只适用于静态背景场景,且需要引入合理的背景更新机制。第8A期赵毅寰等:背景差分与帧间差分相融合的运动目标检测方法·135·帧间差分法对相邻帧做减法,适用于动态变化的场景,但检测出的目标位置不精确,在运动方向上被拉伸,且目标内部易出现大片空洞和破裂。如图1所示。图1帧间差分法检测结果示例(第80帧)3融合
8、两种差分的运动目标检测方法背景差分法检测目标位置准确,其背景更新的重点在于准确估计目标所在的区域;而帧间差分由于相邻两帧时间间隔较短,检测时只对运动的物体敏感,这一特性恰可为背景更新提供依据。研究中从背景更新机制和阈值判决入手,试图克服单一使用背景差分法或帧间差分法在检测中的缺陷。3.1背景模型更新机制运动目标在图像中所在的区域可通过帧间差分大体确定;即(1)其中,是视频序列中的第k帧图像,也即当前帧;是第k帧与第k−1帧的差分图像;是第k
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