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1、基于视频流的运动人体检测方法研究笫27卷第6期北京工商大学学报(自然科学版)Vol.27No.6402009年11月JournalofBeijingTechnologyandBusinessUniversity(NaturalScienceEdition)Nov.2()09文章编号:1671—1513(2009)06—0040—05基于视频流的运动人体检测方法研究连晓峰，张目叟，戴军，刘载文,王小艺(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100048)摘要:提出一种基于对称帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和口适应背景更新方法.该方法首先建立背景模型,釆用帧问差分法将当前帧图像分别
2、与其相邻两帧图像相比较得到运动目标前景部分，并将三帧中变化率小于某一阈值的像素点以一定的更新率实时更新到背景模型中.同时，采用背景减除法对所建立的背景模型进行前景提取，将两种方法所获得的前景图像进行融合，再通过数学形态学运算去除噪声及小面积非人体运动部分,最终得到完整可靠的运动人体二值图像.实验结果表明该方法准确高效，能很好地克服光线的影响，提高监控系统的稳定性.关键词:运动人体检测;背景建模;帧间差分法;背景减除法中图分类号:TP391.41文献标识码:A运动目标检测处于视频监控系统的最底层，在智能安全监控，高级人机界面和基于运动的诊断与识别方面都有广泛的应用.能否准确，快速地将运动
3、目标区域从图像中提取出来，是进行运动目标识别与跟踪,行为理解等后续处理的关键.然而，由于外界复杂环境的动态变化，如光照,摄像机抖动及目标间口遮挡或互遮挡等混乱干扰等影响，大量的静态图像区域会被当作前景块而产生误检.其中，尤以光强变化干扰为重•针对这种情况，本文提出基于帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法•实验结果表明该方法准确率高,适应能力与抗干扰能力较强，并能满足实时性的要求.1运动目标检测1.1运动目标检测算法的分类般来说，运动H标检测算法冇两种分类方法:是按被监测场景分为室内场景监测和室外场景监测;另外一种分类方法根据由运动目标所形成的图像序列分为静止背景和
4、运动背景的目标检测.当视频监测系统中摄像头与场景之间处于相对静止的状态，那么背景图像的大小和位置在不同帧屮将保持不变.当前，对于这种情况常用的运动目标检测方法主要有光流法，帧间差分法和背景减除法等.然而，这三种方法都存在一定的局限性.本文主要针对室内，静态背景下的运动人体进行检测.1.2光流法［J光流计算技术由Gibson于1950年提岀.所谓光流是指图像中模式运动的速度，它是一种二维瞬时速度场，其屮2D速度矢量是可见的三维速度欠量在成像平面上的投影.基于光流法的运动检测给图像中每一个像素点赋了一个速度矢量形成图像运动场，根据各个像素点速度矢暈随时间变化的光流特征对图像进行动态分析.如
5、Meyer等［］通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从收稿日期:2009—05—20基金项H：北京市教委科技创新平台资助项冃(2008176);北京工商大学教育教学研究与改革资助项目QgO952O4);北京工商大学青年教师科研启动基金资助项目.作者简介:连晓峰(1977一)，男，山西长治人，讲师，博士，主要从事图像处理，机器视觉,智能控制与网络测控等方面的研究；张j燮(1984—)，男,北京人，硕士研究生，研究方向为图像处理，机器视觉；刘载文(1953—)，男，北京人，教授注要从事智能控制，优化控制等方而的研究.第27卷第6期连晓峰等:基于视频流的运动人体检测方法研究41
6、而有效地提取和跟踪运动目标•光流法无需预知场景的任何信息，在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动FI标,但是大多数的光流方法计算复杂且抗噪性能差,需要相应的硬件支持，因此不适合被用于全帧视频流的实时处理和对抗噪性要求较高的目标检测.1.3帧间差分法13］帧间差分法在连续图像序列中前后两个或三个相邻帧间采用像素点的灰度值相减，利用运动目标对应区域的帧差比背景区域大的特点，通过阈值化方法提取出图像屮的运动区域.如Lipton等_4］利用两帧差分方法从实际视频图像中检测出运动忖标，进而用于FI标的分类与跟踪.另一种改进的方法是用三帧差分代替两帧差分得到更好的适应性.连续读取三帧图像J一
7、l(.z,Y),(.z,Y),+l(z,Y),分别求取连续两帧的灰度差值图像，亿(，一l)=fJ一1一f,IZ(+l,)=f—+1【，检测规则如下：DZk(,Y)二f255,IZ(k,〜l)andIZ(k+1,)>Th,„l.±10,otherwise式中,DZl为帧差图像,为阈值.帧间差分法运算速度快，对于动态场景具有较强的适应性，但当目标运动较慢或过快吋，往往提取出的前景目标区域完整性较差,不能完全提取出相关的特征像素点，在运动实体内部容易
