基于图像匹配的运动背景补偿方法

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1、万方数据福建电脑2006年第3期基于图像匹配的运动背景补偿方法李王伟，雷蕴奇(厦门大学计算机科学系福建厦门361005)【摘要】本文提出了在运动背景下车辆检测的一种有效的算法。首先对前后两帧进行稀疏块匹配，计算出摄像机全局运动速度和方向，经过运动补偿后再通过两帧差分检测出运动区域，最后利用形态学膨胀消除边缘断裂，后经过种子填充，计算连通域面积，去除噪声区域。实验表明，在运动背景的车辆检测应用上。能够较准确地提取出目标车辆。【关键词】运动背景车辆检测匹配算法1引言随着社会经济的不断发展。城市规模和私人拥有车辆的增加，交通监管的工作量大大增加。利用电子摄像机对各种交通违

2、法违规行为进行监控越来越受到重视。应用先进的计算机视频处理技术，利用摄像机采集车辆信息，并自动进行检测，跟踪和识别．能及时发现违法违规车辆，并进行抓拍，有效地抑制交通事故的发生，保护人民的生命财产安全。现阶段。利用摄像机和计算机进行视频自动监测和识别，主要应用于摄像机静止的情况下。在这种情况下，由于背景固定。相对来说。利用背景减除，帧差分等方法能够得到较为理想的结果。而基于运动背景的车辆检测和识别由于技术上的难点，至今并没有比较通用的方法出现。wouterBeck【11提出利用频域相关匹配法计算全局运动参数，这种方法需要对整幅图进行运算，计算量大，而且在目标车辆比较

3、大的情况下误差较大。wen酽睬用图像边缘和角点作为特征的光流方法，cumaniD在每个边缘点处提取三个属性来进行光流特征匹配。以上光流方法缺点在于每个点的计算量大，虽然可以较准确地估算全局运动，但是对于噪声比较敏感。特征的匹配问题还没有很好的得到解决。本文在单摄像机的条件下，对运动背景下车辆检测做了初步的研究．通过对两帧问进行稀疏块匹配．利用运动补偿来消除动态背景的影响，通过帧差分来定位运动区域，通过数学形态学的腐蚀膨胀来去除杂点和噪声，再计算连通区域．提取出运动车辆，取得了较为满意的结果。2运动目标的检测过程2．1前后两帧图像的运动补偿由于摄像机运动的影响，前后两

4、帧上的背景虽然相差无几，但是却发生了一定程度的近似平移，我们不认为它是绝对平移，是因为实际背景是三维的，而反映在镜头上是二维的图像。因此远处的景物和近处的景物发生的平移量是不同的。但是无论如何。整个背景的运动是由于摄像机的运动产生的．我们可以估计摄像机的运动参数，进而估算每一点的平移量。由于背景运动的存在。直接进行帧差分难以取得良好的效果(图la，图1b)，可以看到，图片上很难辨别出车辆。因此我们先对图像帧做运动补偿来尽量消除它对后续工作的影响。为了提高背景运动估计的鲁棒性。我们把640奉480的后一帧图像分为20+15的块，对前一帧进行匹配。为了提高实时性，我们基

5、于以下几个方面进行了优化：1．由于假设背景平移，不必对所有的块进行匹配，水平每四个块随机选取其中的一块，垂直每三个块随机选取一块。2．一般监控视频中车辆位于中心位置．为尽量避免选取到前景车辆。我们对中间的8+6块不做处理。3．考虑到实际车辆的速度。利用摄像机标定的先验知识．行驶的车辆，相邻两帧间的背景运动一般不超过lO个像素。对于每个32*32的图像块。我们只要在56+56的框内进行计算。而不必全屏匹配，缩小了计算量。匹配结束后，采用八参数的双线性模型来估计摄像机的运动参数。J"，=唧+6石+c)，+dr1、I口y=口研+^+鲁y+^、‘7其中，(x，y)是点坐标，

6、v。和v，是该点在x轴和y轴的分量，a，b，c，d，e工g，h是要估算的参数。我们采用最小二乘估计吲∈估算八个参数，由于最小二乘估计对于噪声非常敏感．采用了如下的迭代算法来尽量消除误差的影响：(1)取所有的匹配块估计全局运动参数”’，和”’，。(2)计算平均误差值E=÷∑Ⅵ历碍研凡(2)其中N是所有的匹配块数。E为平均误差。(3)以E为阈值，把所有和平均误差的差值大于E的匹配块删除。剩下的匹配块转到第(1)步重新迭代。如果删除的块为0。则迭代结束。迭代结束后，可以认为留下来的匹配块都是有效的，此时可以利用二乘估计法估算出八个参数。在得到摄像机的八个运动参数后。可以利

7、用匹配算法来估计背景运动的大小和方向：眨引÷玑(3)【口’=，，+咋⋯7其中，x’，y’和x，y分别是修正过的和原来的像素点，v。和v，是背景运动在x轴和y轴的分量，可以利用公式(1)计算。把后一帧图像经过运动补偿后，可以近似认为，它和前一帧图像背景不变。直接进行差分，同时把图像二值化以便后续处理：令{In{为输入的图像帧，则连续两帧之间像素的差值Dn定义为：Dn(i'j)=Iln(i，j)一I．卜I(i'j)I设定阅值T1，则：心)=萨躲r1(4)差分结果如图lc所示：(a)原始图像序列中的一帧(b)两帧直接差分(c)运动补偿后差分图l视频序列图像直接处理2．