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1、第26卷第4期武汉理工大学学报·信息与管理工程版Vol.26No.42004年8月JOURNALOFWUT(INFORMATION&MANAGEMENTENGINEERING)Aug.2004文章编号:1007-144X(2004)04-0001-03视频图像中的运动检测董士崇,王天珍,许刚(武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070)摘要:视频图像中运动物体分析关键的一步就是从连续的视频图像中提取出运动目标,即运动目标检测。传统的运动目标检测方法有3种:背景图像差分法、时态差分法和光流法,分析比较了它们的优缺点;在此基础上笔者采用了一种结合
2、Sobel算子和自适应背景差分算法的运动目标检测方法;利用Intel公司开发的计算机视觉库OpenCV开发了一个软件,并进行了一系列实验。通过观察、比较实验结果可以看出,这种运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。关键词:视频图像;目标检测;背景差分;自适应算法中图法分类号:TP391.41文献标识码:A设定的阈值相比较,若这个像素的值大于阈值,则1引言认为这点是前景点,否则是背景点。在运用背景随着与视频数据获取、处理和保存有关的硬图像差分法时,应该重点考虑以下几个问题:件的价格大幅度降
3、低,出现了大量与视频有关的(1)如何获得背景图像。背景图像中要求不研究和应用。视频图像中的运动分析是其中比较应该包含运动目标,但是在某些情况下却很难满复杂,但具有广泛应用前景的一个研究方向。它足这一要求,这就要求用已有图像(其中包含运动主要的研究内容包括运动物体检测、分类和跟踪,目标)去构造一个不包含运动目标的背景图像。研究成果可以广泛地应用在交通管理系统、视频(2)如何处理动态背景和视频噪声。运用背监视系统和军事目标跟踪系统,同时还可以应用景图像差分法,理想的情况就是背景完全不发生在基于内容的视频数据压缩编码中。运动目标的变化且没有噪声污染,
4、可是实际中很少能达到这检测处于整个运动分析系统的最底层,是各种后样的理想情况。其主要原因是,视频图像在获取续处理(如目标分类、目标跟踪)的基础,主要任务的过程中都会掺入视频噪声;在户外的情况,背景是从视频图像中将运动目标“抠取出来”。经常会受到光线和风等自然因素影响而发生变有3种传统的运动目标检测方法:背景图像化。根据噪声的来源,可以采用不同的滤波器消[1]差分法、时态差分法和光流法。光流法运算公除噪声,同时采用自适应动态背景更新的方法来式复杂,计算量大,在没有特殊硬件支持的条件下减小动态背景对检测结果的影响。[2]很难达到实时要求,所以在对实
5、时要求很高的(3)如何选取阈值。阈值的选取直接决定了情况下都会采用计算相对简单的背景图像差分法检测结果的好坏,只有恰当的阈值才能正确地分和帧间差分法。割出运动目标所占的区域。现在普遍采用根据经验来选取阈值的方法。2目标检测方法背景图像差分法同时还存在一些固有的缺2.1背景图像差分法点,用背景图像差分法去处理目标由静止开始运[2]背景图像差分法是3种传统运动目标检测方动的情况,就会出现“鬼影”现象,如图1所示。法中最直接、最简单的一种方法。它事先将背景图1是一段视频图像(注:此视频资源来源于图像储存下来,由于运动物体和背景在灰度或色美国卡内基大学
6、机器人研究所)中两帧差分的结彩上存在差别,通过将背景图像和当前图像做减果,从图1中可以清晰地看到目标由静止开始运法运算,相减的结果中每一像素的值和一个预先动后在目标最初位置留下的“洞”,像是目标的影收稿日期:2004-03-24.作者简介:董士崇(1979-),男,湖北武汉人,武汉理工大学自动化学院硕士研究生.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60275040).2武汉理工大学学报·信息与管理工程版2004年8月(3)根据运动物体与背景像素值的大小,选定适当的阈值T,在差分图像中寻找I1-I0>T(或I1-I0<-T)的区域从而确定运动物体在
7、参考图像I0中所占的区域。(4)在参考图像中,将此区域内的运动物体像图1背景差分法中的“鬼影”现象(反色处理后)素值分别用当前图像中相应区域内背景像素值一子一样,可是实际上这个影子是不存在的。背景一替换,这样就可以得到一个不包含运动目标的图像差分法也不适用于摄像机运动的情况,摄像背景图像。机的运动导致背景的改变,从而使背景图像差分用此参考图像初始化背景图像模型:法失效。Bn=I02.2时态差分法在进行背景差分法之前,一般都要对获得的时态差分法是一种通过对视频图像序列中相视频图像作预处理。笔者采用的方法是对视频图邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓
8、的方法,像作Sobel运算,Sobel算子是一个边缘提取算它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机子,目的是用来获取图像水平方向或垂直方向的移动的情
