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《基于块直方图分析的视频背景提取方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第41卷第1期西南交通大学学报Vol.41No.12006年2月JOURNALOFSOUTHWESTJIAOTONGUNIVERSITYFeb.2006文章编号:025822724(2006)0120048206基于块直方图分析的视频背景提取方法彭强,李华(西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都610031)摘要:在基于像素的直方图分析背景提取的基础上,提出了基于块的直方图分析背景提取方法.该方法在提取背景像素时利用了时域帧间像素的统计特性和帧内局部区域像素的相关性,在直方图分析时不是统计图像中的单个像素点,而是2×2的块,从而显著地减小了利用直方图分析提取背
2、景时的计算量.给出了基于块的方法与普通基于像素的直方图分析背景提取方法的对比试验.试验结果证明了该方法具有提取背景速度快、背景质量好的优点.关键词:直方图;视频;背景提取;块;像素中图分类号:TP391文献标识码:ABackgroundExtractionMethodBasedonBlockHistogramAnalysisforVideoImagesPENGQiang,LIHua(SchoolofInformationScienceandTechnology,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China)Abs
3、tract:Anovelmethodofhistogramanalysisforbackgroundextractionofvideoimageswasproposed,whichwasderivedfromthepixel2basedhistogramanalysis.Themethodmakefulluseofthestatisticalpropertiesofpixelsbetweentemporalframesandthecorrelationoflocalpixelsinasingleframe.Whencarryingouthistogramanal
4、ysisforbackgroundextraction,theproposedmethodisbasedona2×2blockofpixels,insteadofasinglepixel,sothatthenumberofcalculationsaredramaticallyreduced.andcanextractasoundbackgroundimagefromvideosequence,simultaneously.Experimentwaspresentedforcomparisonbetweentheproposedmethodandtheconven
5、tionalpixel2basedhistogramanalysis,andtheresultsshowthattheproposedmehtodisfasteranddeliversbetterextractedbackgrounds.Keywords:histogram;video;backgroundextraction;block;pixel[1,2]视频监控的目的在于检测非期望的行为,因此从具体应用环境中提取某些运动信息尤为重要.目前视频监控处理中最常用的运动信息提取技术是帧差分法1帧差分法可分为邻帧差分法和背景差分法两[3]类,本文中主要研究后者.在
6、使用背景差分进行运动信息提取时,首先必须估计出当前帧的背景.基于像素的直方图分析方法是一种较为有效的背景估计方法.由于其抗噪声干扰性较好,在通常情况下该方法提取出的背景较时域平均方法(timeaveraging)好,但运算量大、提取背景速度慢是该方法的主要缺陷.为此笔者提出一种改进的直方图分析方法1该方法不仅利用了时域帧间像素的统计特性,同时也利用了帧内局部区域像素的相关性.在进行图像直方图分析时不是针对每个像素点,而是基于2×2的块.从而显著地减小了视频图像处理的计算量,缩短了直方图分析的计算时间,同时也能提取出较好的背景图像.收稿日期:2004205231基
7、金项目:铁道部科技研究开发项目(2003X040—A);西南交通大学科学基金资助项目(2002A04)作者简介:彭强(1962-),男,教授,主要研究方向为多媒体技术、视频处理及传输技术,电话:028287600744,E2mail:pqing@sina.com第1期彭强等:基于块直方图分析的视频背景提取方法491基于背景的帧差分技术基于背景差分技术的运动物体检测实验结果如图1所示1图1背景差分效果图Fig.1Theeffectofbackgrounddifferencing基于背景的帧差分技术是一种较为简单的分割技术,可用式(1)描述1Mc(i,j)=Fc(i
8、,j)-Fb(i,j),
