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1、您的论文得到两院院士关注仿真技术文章编号:1008-0570(2010)06-1-0147-03基于视频图像的运动目标检测算法研究TheresearchofMovingobjectdetectionalgorithminvideoimages(西南交通大学)王亮亮王黎高晓蓉王泽勇WANGLiang-liangWANGLiGAOXiao-rongWANGZe-yong摘要:本文介绍了两种常用的运动目标检测算法帧间差分法和背景差分法,对帧间差分法中的两帧差分和对称差分进行了仿真分析;在背景差分中,对两种背景提取算法多帧图像平均法及连续帧差法进行了仿真分析比较。并且
2、在运动目标检测二值化的过程中,提出运用最大熵阈值分割,由此提高了运动目标检测的效果。关键词:运动目标检测;背景差分法;帧间差分法;最大熵中图分类号:TP391.41文献标识码:AAbstract:Thispaperintroducestwoalgorithmsformovingobjectdetectionincommon:inter-framedifferencemethodandback-grounddifferencemethod.Ininter-framedifferencemethod,twosuccessiveframesdifferenceand
3、symmetricdifferencearesimulatedandanalyzed;astobackgrounddifference,twobackgroundextractionalgorithmmulti-frameimagesaveragemethodandconsecutiveframedifferencemethodaresimulatedandanalyzed.Inthebinaryzationprocessofmovingobjectdetection,thearticleproposetoap-技plythemaximumentropythr
4、esholdsegmentation,andtheeffectofmovingtargetdetectioncanbeimproved.Keywords:movingobjectdetection;backgrounddifferencemethod;inter-framedifferencemethod;maximumentropy术1引言创在被监视的场景中,运动目标检测是视频监视技术的基本新问题。所谓运动目标检测,就是检测视频序列图像中是否存在相对于整幅场景图像运动的物体。由于运动目标检测处于整个视频监视系统的最底层,是各种后续高级应用,如目标跟踪、目标分
5、类、目标行为理解等的基础,因此它对于一个视频监视系统工图1对称差分法作的好坏起着关键性的作用。运动目标检测常用方法有三种:光2.2背景差分法流法、帧间差分法、背景差分法。由于光流法计算复杂,不适宜实背景差分法的基本思想是将视频序列中当前帧图像与事时处理,目前普遍采用后两种差分法进行目标检测。先存储或者实时得到的背景图像相减,来进行目标检测和提取,其描述如下:2运动目标检测方法d(x,)y=f(,)xy-Bxy(,)(2)式中,d(x,)y是差分图像,B(xy,)为背景,f(x,)y为当前帧2.1帧间差分法面向变化检测的差分法是最为常用的运动目标检测方法
6、图像。首先将第k帧图像与背景图像做差,得到差分图像,通过之一,在背景静止的情况下尤为如此,由于差分往往是在相邻帧阈值选择,将差分图像转化为二值差分图像,二值图像中为“0”间进行,又称帧间差分法。其思想是利用序列图像相邻帧的强相的像素被判定为背景区域,为“1”的像素点属于运动目标区域关性进行变化检测,经滤波确定运动目标区域。其具体算法可描背景差分法与帧间差分法获取目标相比较,可以获得更为完整的目标点。但是就固定镜头的情况而言,随着时间的推移,述如下:实际光线、环境的变化使得背景图像也会发生变化(镜头晃动、(1)式中f(x,)y和f-(x,)y为两帧连续图像
7、,d(x,)y是绝对移动时的情况更亦如此)。在这类情况下,继续使用原来的背景图像进行目标检测势必会影响检测的效果,因此背景图像需要差分图像,此运算只涉及对应像素强度的相减运算,算法简单,并动态更新。而基于背景估计的运动目标检测,就是通过某种方法且适合并行实现。在检测的过程中完成背景图像的动态更新,以适应背景变化情帧间差分法容易受到噪声的干扰,特别是当物体由于运动,况下目标检测的需要。而使被遮挡的背景出现时,会将新出现的背景错误地检测为运动的物体,而导致所谓的“鬼影”现象。为了克服“鬼影”现象,现3两种背景提取算法在多采用改进后的帧差法,即多帧图像差分求交集的
8、方法实现3.1多帧图像平均法背景提取运
