一種視頻監(jiān)控環(huán)境下的背景更新算法

張明艷，宛元生，郭旭東，周家磊，宋 娜

（1.安徽工程大學(xué) 安徽省電氣傳動(dòng)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 蕪湖 241000；2.煙臺(tái)三環(huán)門業(yè)有限公司，山東 煙臺(tái) 264000）

一種視頻監(jiān)控環(huán)境下的背景更新算法

張明艷1，宛元生1，郭旭東1，周家磊1，宋 娜2

（1.安徽工程大學(xué) 安徽省電氣傳動(dòng)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 蕪湖 241000；2.煙臺(tái)三環(huán)門業(yè)有限公司，山東 煙臺(tái) 264000）

背景減法是視頻監(jiān)控中最常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法.背景減法的關(guān)鍵是背景適時(shí)準(zhǔn)確地更新.現(xiàn)有的背景更新方法能夠?qū)崿F(xiàn)背景的更新，但是，由于受到光照、環(huán)境干擾等影響，這些方法或者不能滿足背景更新的準(zhǔn)確性，或者由于計(jì)算復(fù)雜不能夠?qū)Ρ尘斑M(jìn)行實(shí)時(shí)更新.針對(duì)視頻監(jiān)控環(huán)境的特點(diǎn)，本文提出了運(yùn)動(dòng)區(qū)域和非運(yùn)動(dòng)區(qū)域的背景更新方法，對(duì)上述問題進(jìn)行一一解決.實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)光照變化、環(huán)境干擾具有穩(wěn)定性，同時(shí)具有處理速度快的優(yōu)點(diǎn)，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.

背景減法；視頻監(jiān)控；運(yùn)動(dòng)區(qū)域

1 引言

視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)在重要場(chǎng)所監(jiān)控、交通監(jiān)管控制、識(shí)別與跟蹤等領(lǐng)域有著十分重要的應(yīng)用.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)由于受到監(jiān)控環(huán)境[1]（如樹木的搖動(dòng)，光照變化等）以及運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)入背景后所做的短時(shí)或長(zhǎng)時(shí)間停留的影響，使得從監(jiān)控圖像中正確地判斷出運(yùn)動(dòng)對(duì)象成為目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域一直以來的熱門話題.在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法中，背景減法以原理簡(jiǎn)單，速度快，檢測(cè)效果好成為常用的檢測(cè)方法之一.背景減法在背景模型準(zhǔn)確的前提下，能夠準(zhǔn)確的分割出運(yùn)動(dòng)對(duì)象.但是，如果背景模型不能夠及時(shí)更新，則會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)檢、漏檢等檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確的現(xiàn)象，這將直接導(dǎo)致后續(xù)的分析、識(shí)別、跟蹤效率.人們提出了很多種背景模型更新方法，如IIR濾波更新法[2]，用當(dāng)前幀，背景幀，初始背景幀三幀信息結(jié)合的背景更新方法[3]，這些方法能夠?qū)崿F(xiàn)背景模型的建立及更新，但是方法本身又具有運(yùn)算量大[4]，需要存儲(chǔ)空間大，所建立的背景模型缺乏準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性的問題.

針對(duì)上述所存在的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、計(jì)算復(fù)雜度問題，本文將背景分為運(yùn)動(dòng)區(qū)域和非運(yùn)動(dòng)區(qū)域的方法進(jìn)行更新.

2 背景更新算法介紹

文獻(xiàn)[3]采用當(dāng)前幀、背景幀和初始背景幀相結(jié)合的方式對(duì)背景進(jìn)行更新，具體過程如下：

視頻序列中的每一幀圖像Fk都可以看成是由運(yùn)動(dòng)對(duì)象Mk和靜止背景B*k組成.如式（1）所示，

由混合高斯背景模型進(jìn)行背景建模得到視頻初始背景Binit.將當(dāng)前幀中的運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域Mk去除,余下部分就是真實(shí)背景B*k，再將初始化背景中的對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)前景部分的像素，通過灰度調(diào)整后,填補(bǔ)入背景幀的運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域.由此便得到更新的背景.背景更新公式如式（2）所示，

其中，F(xiàn)(Ik,Bk)為當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)前景，B(Ik,Binit)為初始背景中的當(dāng)前幀運(yùn)動(dòng)區(qū)域經(jīng)過灰度調(diào)整后的結(jié)果.其中，

此方法在背景幀中保留了當(dāng)前幀中的非運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的真實(shí)像素值，運(yùn)動(dòng)區(qū)域的像素則通過灰度調(diào)整，與真實(shí)背景像素的灰度一致，保證了更新背景的準(zhǔn)確性.但是當(dāng)在外界干擾較大（如樹木晃動(dòng)幅度較大、懸掛物晃動(dòng)等）時(shí)采用該背景更新方法會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域噪聲點(diǎn)過多，影響背景的準(zhǔn)確性以及更新速度.

3 背景的建立

本文假設(shè)攝像頭是固定的，所監(jiān)控的區(qū)域不變，則背景的更新主要解決（1）光線變化引起的背景失效.（2）監(jiān)控環(huán)境中干擾較大（如樹木晃動(dòng)幅度較大、懸掛物晃動(dòng)等）問題.

在背景的建立中采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法能取得較好的效果，但計(jì)算過于復(fù)雜，更新緩慢，噪聲點(diǎn)多，為了解決這一問題，首先對(duì)圖像幀分塊，如圖1（b）所示，對(duì)每塊區(qū)域分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，由于分塊區(qū)域的背景是同時(shí)進(jìn)行的，可以提高背景幀的獲取速度，同時(shí)，每塊區(qū)域面積較小也可以降低對(duì)存儲(chǔ)空間的要求，對(duì)于每塊區(qū)域像素值采用式（1）方法獲取，最終得到背景幀B，如式（5）所示.

圖1 背景圖像

4 本文背景更新方法

文獻(xiàn)[3]通過3幀聯(lián)合的方法進(jìn)行背景更新，具有顯著的效果，但是也存在問題.通過對(duì)監(jiān)控圖像隨機(jī)抽取多掙進(jìn)行觀察分析發(fā)現(xiàn)，并不是圖像中所有的區(qū)域都會(huì)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在，對(duì)于道路視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)只能存在于特定的區(qū)域.如圖2（a）所示，是隨機(jī)抽取的多幀圖像中的一幅，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)（汽車、行人、機(jī)動(dòng)車）只是在道路上行駛，并且與隔離帶保持一定的距離，因此可以將監(jiān)控圖像分為運(yùn)動(dòng)區(qū)域與非運(yùn)動(dòng)區(qū)域.如圖2（b）所示.

圖2 采集圖像幀

同時(shí)發(fā)現(xiàn)，運(yùn)動(dòng)區(qū)域與非運(yùn)動(dòng)區(qū)域有顯著的區(qū)別，運(yùn)動(dòng)區(qū)域具有規(guī)則、一致性的特點(diǎn)，非運(yùn)動(dòng)區(qū)域則相對(duì)復(fù)雜，根據(jù)監(jiān)控區(qū)域也會(huì)有差別，背景更新的速度，準(zhǔn)確度很大程度上非運(yùn)動(dòng)區(qū)域的影響.非運(yùn)動(dòng)區(qū)域因?yàn)闆]有或只有短時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在不是檢測(cè)的重點(diǎn)，因此可以采用式（7）方法進(jìn)行背景更新，

采用上述方法對(duì)背景進(jìn)行更新可以保證非運(yùn)動(dòng)區(qū)域存在的潛在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不會(huì)在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中產(chǎn)生干擾，即解決了風(fēng)吹草動(dòng)等偽目標(biāo).

對(duì)光照變化引起的背景變化，通過觀測(cè)發(fā)現(xiàn)背景像素點(diǎn)的亮度值具有短時(shí)不變性，在連續(xù)的時(shí)間段里也具有變化緩慢的特點(diǎn)，如圖（3）所示.只要在一定時(shí)間T內(nèi)對(duì)背景的亮度進(jìn)行調(diào)整，即可解決.由于光照變化導(dǎo)致的是背景畫面整體的亮度值變化，具有一致性，所以可以通過監(jiān)測(cè)非運(yùn)動(dòng)區(qū)域的亮度值的變化速度來調(diào)整.一旦發(fā)現(xiàn)背景亮度值與非運(yùn)動(dòng)區(qū)域像素的灰度值變化超過門檻值，則認(rèn)為背景區(qū)域的光照發(fā)生了變化，需要進(jìn)行更新.此時(shí)只要重復(fù)背景模型獲取方式即可.

其次，在對(duì)圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行一段時(shí)間的跟蹤觀測(cè)發(fā)現(xiàn)，只有在運(yùn)動(dòng)對(duì)象通過該點(diǎn)時(shí)，像素的亮度值才有可能發(fā)生躍變，如圖1(a)所示.對(duì)該點(diǎn)像素的亮度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，設(shè)I(x,y)為像素點(diǎn)(x,y)處的亮度值，則在[0T]的時(shí)間段內(nèi)，每隔T/m記錄(x,y)處的亮度值，得到m點(diǎn)該象素的亮度值，可以看出，在一段時(shí)間內(nèi)，亮度值主要集中在很小的一個(gè)區(qū)域，如圖1(b)所示.因此，間隔時(shí)間T對(duì)背景進(jìn)行一次亮度調(diào)整可以保證背景的準(zhǔn)確性.

圖3 亮度變化曲線及統(tǒng)計(jì)直方圖

根據(jù)上述方法建立監(jiān)視區(qū)域的背景圖像，通過連續(xù)采集多幀圖像恢復(fù)出背景圖像，如圖2所示，圖2為沒有干擾目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)采集到的圖像幀，圖2為有干擾目標(biāo)存在時(shí)的圖像幀，通過不斷的采集多幅圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，最終得到背景圖像如圖2所示.

5 結(jié)果分析

圖4 背景更新及處理結(jié)果示意圖

背景減法中最重要的是背景的準(zhǔn)確性，采用本文方法將當(dāng)前幀的非運(yùn)動(dòng)區(qū)域與背景圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域疊加得到最新的適時(shí)背景，能夠保證在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的過程中不受外界的干擾，從結(jié)果上來看，此方法也能很好的將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割出來，雖然在結(jié)果中還存在噪聲的干擾，但是可以看到影響較小，對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的確定不會(huì)產(chǎn)生影響.

〔1〕鄒承明，李偉.一種改進(jìn)的自適應(yīng)背景更新算法[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2009(2).

〔2〕Foresti G L, Regazzoni C S.A change detection method for multiple object localization in real scenes[C].//Bologna.Proceedings of the 20th IEEE International Conference on Industrial Electronics, Control, Instrumentation and Automation.New York: IEEE, 1994: 984-987.

〔3〕何云，許健龍,等.一種改進(jìn)的視頻監(jiān)控背景更新算法[J].浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2010(7).

〔4〕楊廣林，孔令富.基于圖像分塊的背景模型構(gòu)建方法[J].機(jī)器人，2007(1).

TP391.41

A

1673-260X（2014）03-0023-02

2012年地方高校國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目基金資助（201210363130，201210363126，201210363119）