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1、基于速度场的背景估计方法及在交通视频图像处理中的应用庄晓东孟庆春王汉萍殷波青岛海洋大学计算机科学系青岛肠叨。,摘要本文提出了一种视频图像处理中基于速度场的背景估计方法针对简单统计平均方法的不足提出对包含运动目标区域的估计方,,。法和在此基础上消除运动目标遮挡影响的背景估计方法提高了背景估计的准确性和收效速度关键词背景估计速度场视频图像处理交通监测系统!引田班左∀#∃%&∋!()∃∗+吐刀,∀丫−.!/(&∃(001.∃23&日叮,∗+4(!)5渡&6!73),哑粥州6:;∀<=>;?≅?∀<ΑΒ∀<Χ>∀<Β】Δ:∀Ε;∀<Φ;∀7>∀<Γ>∀%?89,,
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3、ΞΒΛΜ>Μ>?∀∗ΒΔ?Κ>ΜΠΩ∗>≅即如咫ΒΘ找=℃110旧伍Κ苗Μ?Ρ>吧ΛΠΛΜΒΝΔ油<Ρ)四≅Δ∀;ΒΔ≅嗯下助,,。“,,二,‘,0视频图像处理中的背景估计责客Δ∴Ζ这种方法有效的前提是大部分时间内路面是不被车辆遮视频图像处理方法在智能化视频监测系统的应用日渐广挡的,泛,,为进从而统计平均可以去除短时间内车辆对路面遮挡的影其基本任务之一是把目标区域和背景区域分开一步。,,的Ψ0。,响但是在交通流量大时上述前提不被满足导致估计的结目标识别和跟踪提供信息4,一般情况下视频图像序列果,。Ζ[,不准确其收敛于真实背景所用的时间可能相当长具有以下特点
4、背景图像相对稳定目标对背景产生遮挡并且,。,本文针对上述统计平均方法的不足根据运动估计方法不往往是运动的根据这些特点目前主要有两类目标提取方,,法4,·,·,0Ζ依赖于特定背景的特点通过图像速度场把运动估计引人到背景估计过程中,提高了背景估计的准确性和收敛速度,并且Δ∴基于背景模型的方法根据目标区域和背景在图像特征。从算法的内部元素可以得到对估计准确性的定量评价信息、彩、、,灰度色梯度纹理∴的差异进行图像分割这类方法的处,,,在能够获理比较简单直接计算量较小实时性能好得准确的速度场的计算背景信息,。的前提下是一种很有效的方法图像速度场是指相邻帧中图像亮度模
5、式的位置变化。川∴基于运动估计的方法根据目标运动而背景静止来进行,,,假设图像中每一像素点对应真实物体上的一个点如果图像帧图像分割这类方法不要求有背景的先验信息对不同背景的,,,。采集速率恒定那么运动目标上某个特定点在相邻帧中的位移适应性更好但是计算量大不利于实时处理。和该点的运动速度成正比于是把所有像素点在相邻帧中的因此,在很多实时系统中采用基于背景模型的方法,以获。?位移构成的二维矢量场作为图像的速度场本文采用ΦΝ和。,得较高的实时性能但是在实际应用中系统很难在初始化阶Β。阮9:∀Ξ提出的迭代算法来计算速度场。,段获得准确的背景信息比如在交通监测系统中交
6、通流量大,运动物体上的某个点在相邻两帧图像中会有位移所以对,,时随时会有车辆遮挡路面这一点影响了基于背景模型方法某帧,图像速度场的估计是在该帧和下一帧之间进行的物体上。,(;∀,Λ的有效性对于这种情况:ΜΚ9;提出采用统计平均方ΖΜ,ΠΜ。,点的坐标也定义为时间的函数⊥∴∴∴一般的在相邻。,,法来估计背景4+如果定义%>Υ∴是对背景中的点>Υ∴灰度。,,,,,Μ>,收稿日期Ζ仪仓一#0一0主研领域Ζ的估计∃是图像帧数从>Υ∴是第帧图像中的点Υ∴的灰庄晓东博士生智能控制信。度,则有Ζ号处理Σ]·,。两帧图像中该点的灰度不会因为位置和时间的改变而
7、变化。,区域的核心点由于核心点具有明显的速度通过速度场的幅,,,如果把图像中该点的灰度定义为!⊥ΖΜΜ那么!不,Ζ∴厂∴∴度阂值分割就可以得到核心点即满足Μ,Ζ随的改变而变化即ΒδΜ?β了χ∴∗Δ?Κ>ΜΠ9Ρ咫9Δ≅Δ#∴。。Σ≅!飞一二5∴的点被判定为核心点心Ζ对∴式应用复合,Ζ核心点的分布具有以下特点Δ∴核心点构成的区域是运函数微分法则可以得到动物体[,区域的子集∴核心点组成若干连通区域各连通区域日!么)!击己!十_二,‘’)∴[于击干公于御子山举歇一”之间不相连∴属于同一运动物体的核心点比较接近而不同。,山:,,根据这些特点为了从核心
8、点得到运⎯滋和方⎯放分别是该点的速度分
