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1、第18卷第7期计算机辅助设计与图形学学报Vol118,No172006年7月JOURNALOFCOMPUTER2AIDEDDESIGN&COMPUTERGRAPHICSJuly,2006基于时空背景差的运动目标检测算法1)1)2)肖 梅韩崇昭张 雷1)(西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所 西安 710049)2)(长安大学太白山教学实习基地 西安 710064)(xiaomeijx@stu.xjtu.edu.cn)摘要 假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种基于时空背景差的运动目标检测算法1该算法融合背景差分、基于时间信息的帧
2、间差分及基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,认为背景差分图像中包含运动种子点的连通区域为真实的前景目标,从而可以检测出正确而完整的前景目标1仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足及背景更新阶段造成的错误检测,即使在场景中存在微小运动的复杂环境下,仍能实现准确的运动分割1关键词 背景差;时空信息;运动检测;视频分析中图法分类号TP391141MovingObjectDetectionAlgorithmBasedonSpace2TimeBackgroundDifference1)1)2)XiaoMeiHanC
3、hongzhaoZhangLei1)(InstituteofIntegratedAutomation,SchoolofElectronics&InformationEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049)2)(TaibaiCampus,Chang’anUniversity,Xi’an710064)AbstractAssumingthatbackgroundhadbeenextractedfrominputimages,anewmethodisproposedfortheeffectiv
4、edetectionofmovingobjectsfromanimagesequenceinthispaper1Thebackgrounddiffer2ence,framedifferencebasedontimeinformationandbackgrounddifferencebasedonspatialinformationwerefusedtogetthemovingseedsofrealmovingobjects,andthenonlythoseconnectedmovingcompo2nents,whichcontainthes
5、eedpixels,inthebackgrounddifferenceresults,wereselectedasthefinalmovingforegroundobjects1Simulationresultsshowthatfalsedetectionfromwrongmodelingorinadequateback2groundupdatingisavoidedcompletely1Andtheproposedmotiondetectionalgorithmisalsoshowntoper2formcorrectlyincasetha
6、tthescenecontainssmallmotions1Keywordsbackgrounddifference;space2timeinformation;motiondetection;videosequenceanalysis一旦背景模型被构建好,最常用的目标提取方0 引 言法是背景差分门限法:计算输入图像和背景对应像素的绝对偏差,选取合适的阀值,绝对偏差大于门限运动目标提取是计算机视觉系统的一个重要研的像素为前景点;反之,则为背景像素1文献[6]提究内容,其应用于视频监视、交通自动监控和图像压出基于标准统计的改进算法,在背景差
7、分门限的基缩等方面1背景减法能够完整地分割出运动对象,础上考虑了图像均值和标准差1文献[7]为提高黑且一旦背景构建好之后能实现实时的运动检测,因色区域(如阴影)的正确检测率,提出考虑背景亮度而在许多智能视频系统中,人们更多地采用背景减信息的改进算法,但其对亮色(如雾天)场景的检测法进行实时的运动目标提取1很多学者在背景建模效果不理想1文献[3]认为与真实运动区域对应的[125]方面进行了研究,如均值法和其他背景算法等1连通块被背景置换的概率很小,在背景差分门限法本文假定背景图像已经构建,重点阐述后续的前景的基础上提出了一种错误矫正的方法,通
8、过估计初提取算法1始前景区域中每个连通区域的置换概率,认为连通收稿日期:2005-06-23;修回日期:2005-10-21基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(2001CB3
