智能視頻監(jiān)控圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的研究

摘 要：描述了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的概念及其研究意義。介紹了監(jiān)控圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的幾種方法，闡述了他們各自的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)。討論了目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)所面臨的主要問(wèn)題和困難，并展望了該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；幀間差分法；背景差分法；光流法

1 引言

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為一種有效的安防手段，已廣泛應(yīng)用于國(guó)防、國(guó)家安全、治安等多個(gè)方面。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)是其中的主要環(huán)節(jié)，是基于視頻的運(yùn)動(dòng)分析、行為理解等后續(xù)工作的基礎(chǔ)。所以對(duì)用于智能視頻監(jiān)控的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究具有極其重要的意義。

2 視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的流行方法

2.1 幀間差分法

幀間差分法就是利用圖像序列中連續(xù)兩幀或幾幀圖像的差異來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的，即對(duì)圖像序列中時(shí)間上相鄰的兩幅圖像求絕對(duì)差，然后用一個(gè)閉值來(lái)判斷變化的區(qū)域。

⑴相鄰兩幀圖像差分法。下圖為相鄰兩幀間圖像差分法原理圖。

相鄰兩幀圖像差分法的計(jì)算過(guò)程可用公式（2.1.1）來(lái)表示。

利用公式計(jì)算相鄰幀之間的差別得到差分圖像，然后選擇閾值對(duì)差分圖像二值化就可以獲得初始的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。這種兩幀間差分法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，受光線變化影響不大，算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)光線的變化不敏感的優(yōu)點(diǎn)。但是當(dāng)相鄰兩幀圖像的信息比較接近時(shí)，這種方法通常只能得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓，即不能檢測(cè)出完整的目標(biāo)，并且目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果有重影現(xiàn)象。

⑵三幀差分法。為了克服相鄰兩幀圖像差分法的缺點(diǎn)，采用連續(xù)三幀圖像差分法來(lái)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓。三幀差分法[10]是改進(jìn)的相鄰兩幀差分法，其基本原理是通過(guò)計(jì)算三幀圖像相鄰兩幀的差分，并將差分結(jié)果進(jìn)行邏輯與運(yùn)算。三幀差分法的主要內(nèi)容如下：

fk-1（x，y）、fk（x，y）、fk+1（x，y）分別表示連續(xù)的三幀原圖像，然后分別計(jì)算相鄰兩幀原圖像的絕對(duì)差灰度圖像d（k，k-1）（x，y）和d（k，k+1）（x，y），公式如下：

對(duì)d（k-1，k）（x，y）和d（k，k+1）（x，y）分別取閾值T進(jìn)行二值化，得到二值化圖像b（k-1，k）（x，y）和b（k，k+1）（x，y），再將此二者在每一個(gè)像素位置進(jìn)行邏輯與操作，得到三幀差分的結(jié)果二值圖像Dk（x，y），計(jì)算公式如下：

2.2 背景差分法

背景差分法是利用當(dāng)前幀圖像與背景圖像作差，以提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域的一種運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法，這種方法也是現(xiàn)在使用較多的方法，常用于靜止背景下的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。

背景差分法的原理如圖2.2所示，

假定給定視頻圖像序列為

fk、Bk分別代表當(dāng)前視頻幀和背景幀，則差分后圖像可表示為：

其中，（x，y）為像素的空間坐標(biāo)，對(duì)上面得到的差分圖像通過(guò)一個(gè)閾值T來(lái)判斷圖像中各個(gè)像素點(diǎn)是前景像素點(diǎn)還是背景像素點(diǎn)，從而提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像

2.3 光流法

光流法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的基本原理是給圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)賦予一個(gè)速度矢量，在運(yùn)動(dòng)的一個(gè)特定時(shí)刻，圖像上的點(diǎn)與三維物體上的點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，這種對(duì)應(yīng)關(guān)系可由投影關(guān)系得到，根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)的速度矢量特征，可以對(duì)圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。如果圖像中沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則光流矢量在整個(gè)圖像區(qū)域是連續(xù)變化的，當(dāng)物體和圖像背景存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)，運(yùn)動(dòng)物體所形成的速度矢量必然和鄰域背景速度矢量不同，從而檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)物體的位置。

3 存在的問(wèn)題

⑴背景環(huán)境中捕捉的圖像受到多方面的影響。⑵實(shí)際用于進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的計(jì)算資源有限，而一些目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤方法計(jì)算量過(guò)大，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性的要求。

4 小結(jié)與展望

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景，不斷地突破難點(diǎn)，使監(jiān)控系統(tǒng)更加智能化，并具有更好的實(shí)時(shí)性和可靠性，最終肯定能夠開發(fā)出一套更加實(shí)用的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]侯志強(qiáng)，韓崇昭.基于像素灰度歸類的背景重構(gòu)算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2005，16（9）：1568-1576.

[2]衣秀清.靜態(tài)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D].山東：山東大學(xué)碩士學(xué)位論文，2007：7-35.