資源描述：
《基于視頻圖像的運動目標(biāo)檢測算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、您的論文得到兩院院士關(guān)注仿真技術(shù)文章編號:1008-0570(2010)06-1-0147-03基于視頻圖像的運動目標(biāo)檢測算法研究TheresearchofMovingobjectdetectionalgorithminvideoimages(西南交通大學(xué))王亮亮王黎高曉蓉王澤勇WANGLiang-liangWANGLiGAOXiao-rongWANGZe-yong摘要:本文介紹了兩種常用的運動目標(biāo)檢測算法幀間差分法和背景差分法,對幀間差分法中的兩幀差分和對稱差分進行了仿真分析;在背景差分中,對兩種背景提取算法多幀圖像平均法及連續(xù)幀差法進行了仿真分析比較。并且
2、在運動目標(biāo)檢測二值化的過程中,提出運用最大熵閾值分割,由此提高了運動目標(biāo)檢測的效果。關(guān)鍵詞:運動目標(biāo)檢測;背景差分法;幀間差分法;最大熵中圖分類號:TP391.41文獻標(biāo)識碼:AAbstract:Thispaperintroducestwoalgorithmsformovingobjectdetectionincommon:inter-framedifferencemethodandback-grounddifferencemethod.Ininter-framedifferencemethod,twosuccessiveframesdifferenceand
3、symmetricdifferencearesimulatedandanalyzed;astobackgrounddifference,twobackgroundextractionalgorithmmulti-frameimagesaveragemethodandconsecutiveframedifferencemethodaresimulatedandanalyzed.Inthebinaryzationprocessofmovingobjectdetection,thearticleproposetoap-技plythemaximumentropythr
4、esholdsegmentation,andtheeffectofmovingtargetdetectioncanbeimproved.Keywords:movingobjectdetection;backgrounddifferencemethod;inter-framedifferencemethod;maximumentropy術(shù)1引言創(chuàng)在被監(jiān)視的場景中,運動目標(biāo)檢測是視頻監(jiān)視技術(shù)的基本新問題。所謂運動目標(biāo)檢測,就是檢測視頻序列圖像中是否存在相對于整幅場景圖像運動的物體。由于運動目標(biāo)檢測處于整個視頻監(jiān)視系統(tǒng)的最底層,是各種后續(xù)高級應(yīng)用,如目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分
5、類、目標(biāo)行為理解等的基礎(chǔ),因此它對于一個視頻監(jiān)視系統(tǒng)工圖1對稱差分法作的好壞起著關(guān)鍵性的作用。運動目標(biāo)檢測常用方法有三種:光2.2背景差分法流法、幀間差分法、背景差分法。由于光流法計算復(fù)雜,不適宜實背景差分法的基本思想是將視頻序列中當(dāng)前幀圖像與事時處理,目前普遍采用后兩種差分法進行目標(biāo)檢測。先存儲或者實時得到的背景圖像相減,來進行目標(biāo)檢測和提取,其描述如下:2運動目標(biāo)檢測方法d(x,)y=f(,)xy-Bxy(,)(2)式中,d(x,)y是差分圖像,B(xy,)為背景,f(x,)y為當(dāng)前幀2.1幀間差分法面向變化檢測的差分法是最為常用的運動目標(biāo)檢測方法
6、圖像。首先將第k幀圖像與背景圖像做差,得到差分圖像,通過之一,在背景靜止的情況下尤為如此,由于差分往往是在相鄰幀閾值選擇,將差分圖像轉(zhuǎn)化為二值差分圖像,二值圖像中為“0”間進行,又稱幀間差分法。其思想是利用序列圖像相鄰幀的強相的像素被判定為背景區(qū)域,為“1”的像素點屬于運動目標(biāo)區(qū)域關(guān)性進行變化檢測,經(jīng)濾波確定運動目標(biāo)區(qū)域。其具體算法可描背景差分法與幀間差分法獲取目標(biāo)相比較,可以獲得更為完整的目標(biāo)點。但是就固定鏡頭的情況而言,隨著時間的推移,述如下:實際光線、環(huán)境的變化使得背景圖像也會發(fā)生變化(鏡頭晃動、(1)式中f(x,)y和f-(x,)y為兩幀連續(xù)圖像
7、,d(x,)y是絕對移動時的情況更亦如此)。在這類情況下,繼續(xù)使用原來的背景圖像進行目標(biāo)檢測勢必會影響檢測的效果,因此背景圖像需要差分圖像,此運算只涉及對應(yīng)像素強度的相減運算,算法簡單,并動態(tài)更新。而基于背景估計的運動目標(biāo)檢測,就是通過某種方法且適合并行實現(xiàn)。在檢測的過程中完成背景圖像的動態(tài)更新,以適應(yīng)背景變化情幀間差分法容易受到噪聲的干擾,特別是當(dāng)物體由于運動,況下目標(biāo)檢測的需要。而使被遮擋的背景出現(xiàn)時,會將新出現(xiàn)的背景錯誤地檢測為運動的物體,而導(dǎo)致所謂的“鬼影”現(xiàn)象。為了克服“鬼影”現(xiàn)象,現(xiàn)3兩種背景提取算法在多采用改進后的幀差法,即多幀圖像差分求交集的
8、方法實現(xiàn)3.1多幀圖像平均法背景提取運
