基于纹理及统计特征的视频背景提取

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1、第１６卷第１期光学精密工程Ｖｏｌ．１６Ｎｏ．１２００８年１月ＯｐｔｉｃｓａｎｄＰｒｅｃｉｓｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＪａｎ．２００８文章编号１００４９２４Ｘ（２００８）０１０１７２０６基于纹理及统计特征的视频背景提取姜永林，屈桢深，王常虹（哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要：提出基于纹理特征及统计学模型的背景提取方法来完成背景的稳健提取和实时更新。根据灰度基元共生矩阵建立图像的纹理特征描述并据此初步判断某一区域是否有运动目标，进一步基于混合高斯分布模型进行背景像素判别和背景提取，最后应用多分辨率计算方法提高算法实现效率

2、。实验结果表明，该方法能够更好地适应光照条件的不同变化，特别适用于交通视频监控时图像亮度变化和路口交通繁忙的实际情况，能够准确地获取背景图像，计算时间仅为原来的１／４，从而满足了背景提取算法在复杂环境下的稳健性和实时自适应更新的要求。关键词：背景提取；纹理特征；混合高斯分布；多分辨率计算中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ犞犻犱犲狅犫犪犮犽犵狉狅狌狀犱犲狓狋狉犪犮狋犻狅狀犫犪狊犲犱狅狀狋犲狓狋狌狉犪犾犪狀犱狊狋犪狋犻狊狋犻犮犪犾犳犲犪狋狌狉犲狊ＪＩＡＮＧＹｏｎｇｌｉｎ，ＱＵＺｈｅｎｓｈｅｎ，ＷＡＮＧＣｈａｎｇｈｏｎｇ（犚犲狊犲犪狉犮犺犆犲狀狋犲狉狅犳犛狆犪

3、犮犲犆狅狀狋狉狅犾犪狀犱犐狀犲狉狋犻犪犾犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犎犪狉犫犻狀犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犎犪狉犫犻狀１５０００１，犆犺犻狀犪）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｎｅｗｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｍａｇｅｅｘｔｒａｃｔｍｅｔｈｏｄｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎｔｅｘｔｕｒａｌａｎｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｈｅｔｅｘｔｕｒａｌｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｗｉｔｈｇｒａｙｓｃａｌｅｐｒｉｍｉｔｉｖｅｃｏｏｃｃｕｒｅｎｃｅｍａｔｒｉｘ．Ｔｈｅｔｅｘｔｕｒａｌｆｅａｔｕｒｅｉｓｕｓｅｄｔｏｒ

4、ｏｕｇｈｌｙｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｉｎａｒｅｇｉｏｎ．ＴｈｅｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｐｉｘｅｌｓａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍｉｘｅｄＧａｕｓｓｉａｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｖｉｄｅｏｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ

5、ｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎａｌｌｏｗｖａｒｉｏｕｓｃｈａｎｇｅｓｏｆｌｉｇｈｔｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄｃａｎｅｘｔｒａｃｔｅｘａｃｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｃｅｎｅｓｅｖｅｎｉｎｖｅｈｉｃｌｅｐａｃｋｅｄｃｒｏｓｓｒｏａｄ．Ｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓ１／４ｔｈａｔｏｆｏｒｉｇｉｎａｌｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅｔｔｅｒｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｒｏｂｕｓｔａｎｄａｎａｄａｐｔｉｖｅｕｐ

6、ｄａｔｉｎｇｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｔｅｘｔｕｒａｌｆｅａｔｕｒｅ；ｍｉｘｅｄＧａｕｓｓｉａｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ收稿日期：２００７０９２４；修订日期：２００７１０２９．基金项目：航天科技创新基金资助项目第１期姜永林，等：基于纹理及统计特征的视频背景提取１７３的方法相结合，在实际监控条件下正确对背景进１引言行提取和更新。该方法将多分辨率算法引入背景图像更新过程，以提高计算效率。文中主要讨论在视频监控应用中，摄像机位置通常固

7、定，此了图像纹理特征及基于灰度基元共生矩阵的特时场景中的背景保持恒定，这使得背景提取算法征量描述，然后研究了多分辨率算法的实现及基［１９］于ＭｏＧ模型的在线参数估计和背景提取算法，具有重要意义。只要提取到准确背景，通过与背景做差即可提取出运动目标。简单方法是使用并给出算法步骤。最后，通过实验结果验证了方固定背景，但由于光照条件和场景中物体的不断法进行背景提取的准确性和相对于一般方法的优变化，背景无法用单一模型描述，因此，作为参考点。帧的背景图像需要不断更新。通过计算序列视频帧图像的算术平均值或者指数平均值可以实时生２影像检测系统的构成及其工作原理成背景图像。