摘 要:提出了一種利用邊緣紋理進(jìn)行背景建模,結(jié)合三幀差分算法,獲取目標(biāo)輪廓的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,進(jìn)一步通過區(qū)域填充得到目標(biāo)前景。該方法對(duì)光線變化不敏感,對(duì)陰影去除有比較好的效果,改進(jìn)了邊緣紋理差分和幀間差分的缺陷,取得了比較完整準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景。
關(guān)鍵詞:三幀差分;邊緣檢測(cè);背景差分;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
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近些年來,隨著智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域的逐步推廣和應(yīng)用,基于計(jì)算機(jī)視覺的智能監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)也得到了不斷的發(fā)展。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能監(jiān)控的首要步驟,對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的正確檢測(cè),是對(duì)視頻序列進(jìn)一步分析識(shí)別,對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)活動(dòng)判斷理解的基礎(chǔ)。獲得比較真實(shí)、完整的前景,才能做到準(zhǔn)確、可靠、有效地跟蹤。
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法主要有幀間差分法、背景差分法、光流法等。目前最為常用的方法是背景差分法,它通常利用數(shù)學(xué)方法對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景進(jìn)行背景圖像建模,通過將背景圖像與當(dāng)前幀圖像做差分得到前景。在這種思想基礎(chǔ)上提出了很多算法,如混合高斯模型GMM(Gauss Mixed Model)[1],LBP(Local Binary Pattern)[2],貝葉斯模型等。這些方法具有獲取目標(biāo)前景比較完整、濾除樹枝晃動(dòng)、水面波動(dòng)等干擾的能力強(qiáng)的特點(diǎn),但是通常運(yùn)算速度很慢,對(duì)于光線變化比較敏感,對(duì)目標(biāo)陰影的去除效果也較差。
本文在對(duì)現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法以及圖像處理技術(shù)研究的基礎(chǔ)上提出了一種利用邊緣紋理進(jìn)行背景建模、結(jié)合幀間差分獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)完整輪廓的方法,并通過進(jìn)一步處理得到了比較完整準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景圖像。該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法受光線變化影響小,運(yùn)動(dòng)速度快,對(duì)前景目標(biāo)陰影的去除也獲得了比較好的效果。
1 相鄰幀間差分和三幀差分
相鄰幀間差分法是一種常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[3],利用相鄰兩幀的差值,得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域輪廓。設(shè)在時(shí)刻t和t+1采集到的兩幅圖像分別為fk(x,y)和fk-1(x,y),兩幀之間的差分為:
利用公式(1)得到差分圖像Dk,然后選擇閾值T對(duì)差分圖像二值化,以差值大于T為前景,得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓。該方法對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)比較靈敏,不受噪聲干擾影響,但也存在一定的缺陷,獲得的目標(biāo)輪廓在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向進(jìn)行了拉伸,運(yùn)動(dòng)速度不同,造成的拉伸程度也不同。對(duì)此一些學(xué)者提出了采用三幀差分的方法[4-5],利用2次幀間差分結(jié)果,進(jìn)行“與”操作,從而得到比較精確的目標(biāo)輪廓位置。其方法為:
采用這種方法得到的目標(biāo)邊緣比較真實(shí),定位準(zhǔn)確,對(duì)剛體目標(biāo)的跟蹤有比較好的效果,但對(duì)于人體運(yùn)動(dòng),由于各部分運(yùn)動(dòng)不同、姿態(tài)不一致,造成獲取的輪廓一般不連續(xù),難以進(jìn)一步閉合填充。
2 基于邊緣紋理的背景差分
常用的邊緣檢測(cè)算法有很多種,比如Roberts算法、Canny算法、Sobel算法、高斯拉普拉斯(LOG)算法等[6][7]。其中利用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),獲取圖像邊緣紋理信息的方法,由于復(fù)雜度低、實(shí)時(shí)性以及檢測(cè)效果較好,所以被本文采用。Sobel檢測(cè)算子為:?
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??? 分別求取當(dāng)前幀的橫向梯度Gradx和Grady縱向梯度,兩者相加得到整幅紋理的圖像Grad。得到邊緣紋理圖像后,利用該圖像作為當(dāng)前圖像進(jìn)行背景建模。本文采用平均背景法生成背景。平均背景法是一種運(yùn)算量小、復(fù)雜度低的背景方法,它將當(dāng)前幀像素點(diǎn)的值按一定權(quán)重累加入背景,獲取背景。設(shè)某一像素點(diǎn)在t-1時(shí)刻的背景像素值為Pt,當(dāng)前幀的像素值為BKt-1,背景更新權(quán)重為α,則更新方法為:
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經(jīng)過一段時(shí)間的學(xué)習(xí)得到邊緣背景后(圖1b,圖為反色顯示),利用當(dāng)前邊緣圖像(圖1a)與背景邊緣圖像差分,對(duì)差分結(jié)果取閾值做二值化,得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景(圖1c)。由于Sobel算子紋理檢測(cè)的良好特性,可以得到比較完整的目標(biāo)輪廓,但在前景與背景的邊緣交叉處,輪廓容易發(fā)生斷裂與缺失,這在視頻場(chǎng)景復(fù)雜的情況下尤為突出。另外,由于Sobel邊緣檢測(cè)對(duì)噪聲比較敏感,檢測(cè)的輪廓邊緣也會(huì)有一些細(xì)小波動(dòng),背景差分結(jié)果存在一些噪聲。
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3 兩種方法的融合
如前所述,以上兩種方法能夠準(zhǔn)確定位運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣,但是都不能保證其連續(xù)完整,存在一定的問題。根據(jù)現(xiàn)有的研究經(jīng)驗(yàn)[8],考慮到兩種方法缺陷的互補(bǔ)性,將兩者檢測(cè)的結(jié)果累加,從而得出完整輪廓。設(shè)幀間差分檢測(cè)結(jié)果為Ddiff,邊緣背景差分結(jié)果為Dedge,則最終運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果為:
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整個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的流程如圖2所示。
本文對(duì)此方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種方法相結(jié)合,使邊緣背景差分和幀間差分在如下幾個(gè)方面得到了改進(jìn):
?。?)人在行走過程中,由于著地腳和支撐腿運(yùn)動(dòng)相對(duì)靜止,導(dǎo)致在三幀差分圖中消失,輪廓不能閉合(如圖3a,反色顯示),但是背景差分可以很好地得到腿部輪廓(圖3b),兩者結(jié)合可以得到圖3c的完整輪廓。
?。?)當(dāng)目標(biāo)的紋理和背景紋理相近,或者檢測(cè)邊緣得到邊緣不連續(xù)時(shí),邊緣背景建模無法很好地形成閉合,如圖4所示,a,d為前景,b,e為當(dāng)前幀,分別會(huì)造成目標(biāo)邊緣的斷裂(c)和消失(f)。在視頻序列的復(fù)雜場(chǎng)景中,會(huì)造成人體輪廓的部分缺失(如圖5a反色顯示,在運(yùn)動(dòng)人體腰部位置,由于受到背景邊緣影響,造成上身與下身的割裂),小段的邊緣缺失可以通過形態(tài)學(xué)處理或者邊緣連接得到閉合,大的斷裂則難以補(bǔ)充完整,另外如果多次采用形態(tài)學(xué)膨脹腐蝕,也會(huì)放大噪聲點(diǎn)干擾,造成對(duì)目標(biāo)形狀的破壞。幀間差分的結(jié)果對(duì)于這類邊緣的缺失進(jìn)行了有效補(bǔ)充(圖5c)。(3)背景學(xué)習(xí)的過程需要指定更新權(quán)重值α,權(quán)重值大,背景的學(xué)習(xí)速度過快,導(dǎo)致慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)融入背景,出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)殘余、拖影等。學(xué)習(xí)速度太慢,會(huì)使背景初始生成時(shí)間過長(zhǎng)。在這里,本文設(shè)定兩個(gè)更新參數(shù),利用幀間差分結(jié)果,幀間差分區(qū)域內(nèi)的值采用權(quán)重值小的α=0.01更新,減緩目標(biāo)融入背景速度。幀間差分區(qū)域以外的像素采用大權(quán)重值更新,使目標(biāo)離開當(dāng)前位置后,在原位置區(qū)域迅速更新背景,本文設(shè)定α=0.1,加快了初始背景學(xué)習(xí),實(shí)驗(yàn)中采用35幀左右可以學(xué)到比較干凈的邊緣紋理背景。
4 輪廓填充與前景檢測(cè)結(jié)果
獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓圖像之后,需要對(duì)輪廓進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉合處理,完善輪廓,然后進(jìn)行填充,最后通過腐蝕或平滑處理,濾除噪聲,獲得前景目標(biāo)。需要注意的是,當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)在圖像邊緣時(shí),檢測(cè)到輪廓并不是一個(gè)閉合的曲線,在圖像邊緣處不存在前景邊緣,無法進(jìn)一步填充,可以在圖像邊緣的x或y方向添加一條與輪廓區(qū)域長(zhǎng)度相同的輔助線,幫助閉合輪廓。最后經(jīng)過標(biāo)識(shí)后的前景檢測(cè)結(jié)果如圖6所示,a為經(jīng)過標(biāo)注的視頻幀,b為幀間差分結(jié)果,c為背景差分結(jié)果,d為結(jié)果后的結(jié)果,e為最終填充結(jié)果(二值圖均為反色顯示)。
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??? 本文提出了一種新的背景差分方法,利用圖像的Sobel邊緣紋理學(xué)習(xí)背景,差分得到目標(biāo)輪廓,針對(duì)邊緣差分結(jié)果造成的輪廓線不連續(xù)以及背景學(xué)習(xí)率的問題,又結(jié)合幀間差分方法,進(jìn)行了改進(jìn)與完善。本方法檢測(cè)得到的目標(biāo)前景比較完整準(zhǔn)確,可在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行目標(biāo)的跟蹤識(shí)別。在算法實(shí)現(xiàn)過程中,只利用灰度圖像進(jìn)行處理,運(yùn)算復(fù)雜度低,對(duì)陰影以及光照變化不敏感,運(yùn)算速度比較理想,對(duì)于320×240分辨率的視頻圖像,在配置CPU1.7 GB,內(nèi)存1 GB的試驗(yàn)機(jī)上,能夠達(dá)到20 f/s以上。
本文檢測(cè)方法還不夠完善,目前存在的問題有:在強(qiáng)光下的陰影去除不是很理想;幀間差分以及背景差分的閾值需手動(dòng)指定,如果進(jìn)一步結(jié)合分塊等自動(dòng)閾值確定的算法,則能夠更好地適應(yīng)各種環(huán)境及光線變化;另外,邊緣和紋理信息的檢測(cè)算法還需進(jìn)一步改進(jìn)和完善。
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