在静止背景情况下运动目标检测和计算.docx

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1、【在静止背景情况下运动目标检测和计算】运动目标和计划　　摘　要：若想一个完美的物体的检测算法，适用各种环境，但解决此问题不容易。实际算法要尽量适应多种环境。传统算法在特定条件的约束下不能自动适用不同场景，提出阴影检测算法,场景特征是未知的。算法考虑因素包括：颜色的信息、空间的信息和纹理的信息。阴影开始运动能被检测到，在以下条件下：利用阴影的纹理、颜色、空间的特性，对需要分析的区域确定造成校正纹理和颜色的形变方面的影响。　　关键词：物体的检测　颜色的形变　校正纹理　　中图分类号：O411　　文献标识码：A　　文章编号：1007--114-02　　1前言　　在视频图

2、像中被监视的场景图像变化情况称为运动目标的检测。由于阴影、目标与背景的差别很大且二者又运动一致，运动目标的分割和提取常见干扰为：目标合并，目标外形改变，目标消失。目前，背景图像静止不动的情况，究其原理主要分为三类:光流的计算方法、帧间差分方法、背景的消减方法。　　帧间差分方法主要特点是：相邻的帧差时间的间隔比较短，场景光线的变化时该方法不太敏感。背景消减法主要特点是：此方法与帧间差分法比较在静止的背景模型下，在目标运动区域内可获得完整而又精确的描述，较精确的目标图像可以被提取出来。　　传统方法在特性方面存在不完善的地方，传统算法中阴影的纹理、颜色、空间属性在需要

3、分析的区域中会造成的颜色的形变。本文给出未知摄像位置和场景特征的阴影检测的算法，通过校正纹理和颜色的补偿来获得运动的阴影和物体。　　2运动目标分析　　背景模型　　在背景是静止并且光照条件不变的情况下，此背景点的像素值是相对比较稳定的。统计一段时间内序列为n幅图像每一像素点颜色值的期望和方差为像素点。和组成图像为初始背景模型。如静止场景内发生了光照强度改变，或静止物体开始移动,图像上物体静止的像素点被认为前景点，跟踪目标时产生的错误累加起来，需用序列视频的方法提供信息对初始模型的参数进行更新。为不断更新背景图像的参数分布，引用参数更新率。设和为时刻t点i的期望和方

4、差，为时刻t+1采集点i的颜色值，t+1时，背景模型为。　　阴影模型　　在可见光点光源和散射源照射下的情况下，假设任意一点的彩色光强值为x，则，E为照明条件下函数，�%d为波长参数，�%j为反射系数，为　　为点光源的强度，Ca为散射源的强度，L为光源的方向，N为表面的法向量，是半影系数转变成为没有阴影的系数。帧Fk阴影的描述通过照明变化进行，在RGB空间形成的对角形矩阵的模型：，和为背景Bk和帧Fk阴影像素RGB值。颜色比率，，都小于1，为相关联的变量，场景出现不同是在不同的时刻情况下，在短时间内可以近似认为不变量。　　阴影的属性　　户外阴影特征据分析如下：覆盖

5、的像素RGB分量数值降低；阴影像素的蓝色分量在散射源的作用下其比例上升；若空间上目标内部无空缺，在目标内部阴影不会出现，由于阴影必须和背景紧挨着；在此阴影情况下区域纹理不被影响；同时阴影会保持一段时间。　　本文算法　　运动目标的检测。在文献[3]中，通过对背景拆分得到开始运动目标M1。用两种方法：对当前帧和背景的加权的平均数值进行背景刷新。IB是瞬间背景，由Bk中目标M1内的像素和帧Fk中目标M1掩模型外的像素两部分数量组成，Bk+1由IB和Bk加权平均计算：为变换后的速度，取值一般。　　精简初始阴影像素。设r、g、b颜色的分量为帧的分量，R、G、B颜色的分量为

6、背景的分量。检测中阴影属性每个像素颜色分量与背景相应分量比较，是否较小，排除不属于阴影的像素。当，p为背景的像素；当为造成的错误检测在运动的目标、噪声和阴影方面的检测模型。初始化阴影掩模，则。与M1比，M2中运动目标的像素涉及到，计算量会发生变化在阴影区域被保留或减少步骤。检测蓝色分量。令，据户外阴影属性，比和大。初始化阴影掩模，则，。剔除M3中不属于阴影的像素。　　反射率在表面的分割。文献[1]介绍反射率图像分割标准基于相邻像素基础上，如：为相邻像素亮度，�%j1、�%j2为反射比率。反射比率不受照明方向、亮度、反射函数及表面几何性的影响。空间上颜色的分割。设

7、p1，p2为两个相邻点，u和v为相邻点各颜色分量，p1，p2连续性：，因此是RGB空间内的函数，此函数是连续的，若此函数以帧的形式则相邻的两个点在同一表面。三通道RGB检测对空间分割更精确，同时对颜色较敏感。在帧FK上对掩模M3覆盖面对反射率进行分割，所分割得尺寸进行滤波，形成两个子区域集合：区域集合和区域集合。　　颜色的形变校正。计算颜色的形变。输入区域和。中多数区域为阴影，而区域为表面不同的周围目标的背景。依据为空间相邻、区域颜色相近。找到颜色的形变区域对在两个区域集合中，即为被阴影覆盖的区域和背景的区域。设区域集合中的第j个子区域和区域集合中的第i个子区域

8、满足所要求的条件，则的计