融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

張鵬++李思岑++楊燕翔

摘 要 傳統(tǒng)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法易出現(xiàn)空洞及虛假邊緣等現(xiàn)象，為了對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，本文提出了一種融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先對(duì)四幀連續(xù)圖像采用Canny 邊緣檢測(cè)算子快速提取邊緣圖像，然后對(duì)四幀連續(xù)的邊緣圖像進(jìn)行四幀差分運(yùn)算， 最后通過(guò)閾值分割和形態(tài)學(xué)處理完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，連通性好且準(zhǔn)確率高，可滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。

【關(guān)鍵詞】四幀差分 邊緣檢測(cè) 閾值分割

1 引言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的最底層，其檢測(cè)結(jié)果的好壞將直接影響后續(xù)的處理效果，故其技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用前景受到廣泛關(guān)注。目前常用的運(yùn)功目標(biāo)檢測(cè)算法有：背景差分法、光流法及幀間差分法。背景差分法能夠較完整的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但對(duì)光照及外部條件引起的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景變化過(guò)于敏感；光流法是基于對(duì)光流場(chǎng)的估算進(jìn)行檢測(cè)分割的方法，計(jì)算復(fù)雜，須有特殊硬件設(shè)備支持，實(shí)時(shí)性差；幀差法是根據(jù)圖像中像素點(diǎn)的灰度差計(jì)算出運(yùn)動(dòng)物體的位置和形狀等信息，這種方法對(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境有很好的適應(yīng)性，算法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但不能提取出較完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

視頻圖像的邊緣信息抗干擾性能好，其不易受亮度突變及噪聲的影響，因此本文融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效改善傳統(tǒng)幀間差分算法出現(xiàn)的空洞現(xiàn)象。

2 融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

2.1 預(yù)處理

眾所周知，灰度圖像的處理效率高于彩色圖像，因此首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化。另外，圖像獲取過(guò)程中不可避免的存在諸如斑點(diǎn)噪聲及椒鹽噪聲等一系列噪聲影響，為了有效抑制噪聲影響，本文采用中值濾波法對(duì)原始圖像進(jìn)行濾波處理。最后本文采用直方圖均衡化及梯度化操作，使得圖像輪廓更為清晰，以增強(qiáng)抗干擾能力。

2.2 Canny 邊緣檢測(cè)算法

邊緣作為圖像的最基本特征廣泛存在于目標(biāo)物與背景之間、目標(biāo)物與目標(biāo)物之間，在圖像處理中有著重要的作用和廣泛的應(yīng)用。目前常用的邊緣檢測(cè)算子包括 Robets 算子、Sobel算子、Prewwits 算子、 Log 算子、二階Laplace 算子等。這些算子簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)且具有很好的實(shí)時(shí)性，但抗干擾性能差，對(duì)噪聲較敏感且邊緣的精度有待提高?；谧顑?yōu)化算法的 Canny 邊緣檢測(cè)算子，是先采用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取的邊緣線形連接較為完整，定位準(zhǔn)確性較高，效果較好。本文采用此方法對(duì)序列幀圖像進(jìn)行邊緣提取。.

Canny算子的基本原理是通過(guò)查找圖像梯度強(qiáng)度局部的最大值的方法來(lái)得到邊緣信息，圖像梯度的計(jì)算采用Gauss濾波器。為了消除噪聲干擾、提高邊緣檢測(cè)的精度，Canny采用雙閾值來(lái)提取邊緣像素點(diǎn)。如果梯度強(qiáng)度不滿足高閾值的檢測(cè)條件，但是與己檢測(cè)出的較強(qiáng)邊緣點(diǎn)相連接，并且滿足低閾值條件，則確定為弱邊緣點(diǎn)。雙閾值法使得采用Canny算子提取邊緣點(diǎn)更具有魯棒性。

Canny算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）高斯濾波：選取合適的Gauss窗函數(shù)和尺度，用Gauss濾波器對(duì)需要處理的圖像進(jìn)行平滑濾波，得到平滑圖像；

（2）梯度計(jì)算：用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向；

（3）量化梯度方向：對(duì)梯度方向進(jìn)行量化，使其只有8個(gè)方向，即0?、45?、90?、135?、180?、225?、270?、315?；

（4）梯度非最大值抑制：對(duì)于每一個(gè)梯度強(qiáng)度非零的像素點(diǎn)，查找沿其量化后的梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)，然后通過(guò)閾值判斷為非邊緣點(diǎn)還是候選邊緣點(diǎn)；

（5）雙閾值判決：設(shè)定雙閡值，進(jìn)一步判斷候選邊緣點(diǎn)為強(qiáng)邊緣點(diǎn)、弱邊緣點(diǎn)還是非邊緣點(diǎn)；

（6）邊緣連接：對(duì)于弱邊緣點(diǎn)，如果它與強(qiáng)邊緣點(diǎn)在8連通區(qū)域相連，則該點(diǎn)記為弱邊緣點(diǎn)，同時(shí)將其邊緣提取置為1，所有標(biāo)記為1的點(diǎn)就成了最后的邊緣。

2.3 連續(xù)四幀差分算法基本原理

傳統(tǒng)的三幀差分算法雖然能夠快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓，但其所檢測(cè)出的輪廓往往不連續(xù)且存在較大的空洞現(xiàn)象，同時(shí)傳統(tǒng)三幀差分算法不能完整提取目標(biāo)信息。本文采用如下改進(jìn)幀間差分法，即連續(xù)四幀差分算法，可以在一定程度上克服傳統(tǒng)三幀差分算法的不足。設(shè)預(yù)處理后的連續(xù)四幀圖像f1（x，y）、f2（x，y）、f3（x，y）、f4（x，y），首先分別將f1（x，y）與f3（x，y）以及f2（x，y）與f4（x，y）做差分運(yùn)算，得到差分結(jié)果：

（1）

（2）

然后將差分后的結(jié)果D1與D2二值化處理后進(jìn)行“與”運(yùn)算，得到結(jié)果DA=D1D2，“與”運(yùn)算能夠有效的克制目標(biāo)重疊現(xiàn)象。

2.4 本文算法

本文算法融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)四幀圖像的邊緣圖像，然后利用四幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。本文算法整體流程如圖1所示。

2.5 形態(tài)學(xué)處理

由于干擾因素的存在，導(dǎo)致我們得到的二值化圖像中往往會(huì)出現(xiàn)噪聲及空洞，可以通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)其進(jìn)行后處理。首先采用腐蝕運(yùn)算消除二值圖像中的孤立噪聲點(diǎn)，再采用膨脹運(yùn)算來(lái)填充運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣空洞。

3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

本文采用 Matlab 進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，為驗(yàn)證算法的有效性，分別利用傳統(tǒng)三幀差分法、四幀差分法以及本文算法對(duì)同一組 AVI 視頻序列圖像進(jìn)行測(cè)試。檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

分別采用傳統(tǒng)三幀差分算法、四幀差分算法及本文算法對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，原始圖像中右邊白色衣服人物是靜止不動(dòng)的，處理結(jié)果如圖2所示。由圖可知，采用傳統(tǒng)三幀差分算法檢測(cè)到的目標(biāo)輪廓不連續(xù)，四幀差分法得到的圖像目標(biāo)輪廓更清晰，內(nèi)容更為豐富，但輪廓依然不完整，而采用本文算法檢測(cè)得到的目標(biāo)輪廓更加完整清晰，結(jié)果準(zhǔn)確。

4 結(jié)論

本文融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)四幀圖像的邊緣圖像，然后利用四幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠快速準(zhǔn)確檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)三幀差分目標(biāo)輪廓不連續(xù)現(xiàn)象，計(jì)算簡(jiǎn)單，可滿足實(shí)時(shí)性檢測(cè)需求。

參考文獻(xiàn)

[1]羅志升，王黎，高曉蓉，王澤勇，趙全軻.序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法分析[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2009.

[2]蔣钘.人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤關(guān)系問(wèn)題研究[D].中南林業(yè)科技大學(xué)，2013.

[3]劉辰飛.智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[D].濟(jì)南大學(xué)，2012.

[4]舒欣，李東新， 薛東偉.五幀差分和邊緣檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2014，23（1）.

[5]許錄平.數(shù)字圖像處理[M].北京：科學(xué)出版社，2007.

[6]張德豐.MATLAB 數(shù)字圖像處理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2009.

[7]邵廣安.視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法的研究[D].南昌大學(xué)，2013.

[8]趙潔，李瑋，郝志鵬，彭慧卿.基于改進(jìn) Canny 算子與圖像形態(tài)學(xué)融合的邊緣檢測(cè)方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2011，30（10）

作者簡(jiǎn)介

張鵬（1988-），男，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士研究生。主要研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理、圖像處理。

李思岑（1989-），女，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士研究生。主要研究方向?yàn)榍度胧郊夹g(shù)及應(yīng)用、圖像處理。

楊燕翔（1963-），男，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代信號(hào)處理、嵌入式技術(shù)及應(yīng)用。

作者單位

西華大學(xué)電氣信息學(xué)院 四川省成都市 610039endprint

摘 要 傳統(tǒng)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法易出現(xiàn)空洞及虛假邊緣等現(xiàn)象，為了對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，本文提出了一種融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先對(duì)四幀連續(xù)圖像采用Canny 邊緣檢測(cè)算子快速提取邊緣圖像，然后對(duì)四幀連續(xù)的邊緣圖像進(jìn)行四幀差分運(yùn)算， 最后通過(guò)閾值分割和形態(tài)學(xué)處理完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，連通性好且準(zhǔn)確率高，可滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。

【關(guān)鍵詞】四幀差分 邊緣檢測(cè) 閾值分割

1 引言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的最底層，其檢測(cè)結(jié)果的好壞將直接影響后續(xù)的處理效果，故其技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用前景受到廣泛關(guān)注。目前常用的運(yùn)功目標(biāo)檢測(cè)算法有：背景差分法、光流法及幀間差分法。背景差分法能夠較完整的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但對(duì)光照及外部條件引起的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景變化過(guò)于敏感；光流法是基于對(duì)光流場(chǎng)的估算進(jìn)行檢測(cè)分割的方法，計(jì)算復(fù)雜，須有特殊硬件設(shè)備支持，實(shí)時(shí)性差；幀差法是根據(jù)圖像中像素點(diǎn)的灰度差計(jì)算出運(yùn)動(dòng)物體的位置和形狀等信息，這種方法對(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境有很好的適應(yīng)性，算法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但不能提取出較完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

視頻圖像的邊緣信息抗干擾性能好，其不易受亮度突變及噪聲的影響，因此本文融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效改善傳統(tǒng)幀間差分算法出現(xiàn)的空洞現(xiàn)象。

2 融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

2.1 預(yù)處理

眾所周知，灰度圖像的處理效率高于彩色圖像，因此首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化。另外，圖像獲取過(guò)程中不可避免的存在諸如斑點(diǎn)噪聲及椒鹽噪聲等一系列噪聲影響，為了有效抑制噪聲影響，本文采用中值濾波法對(duì)原始圖像進(jìn)行濾波處理。最后本文采用直方圖均衡化及梯度化操作，使得圖像輪廓更為清晰，以增強(qiáng)抗干擾能力。

2.2 Canny 邊緣檢測(cè)算法

邊緣作為圖像的最基本特征廣泛存在于目標(biāo)物與背景之間、目標(biāo)物與目標(biāo)物之間，在圖像處理中有著重要的作用和廣泛的應(yīng)用。目前常用的邊緣檢測(cè)算子包括 Robets 算子、Sobel算子、Prewwits 算子、 Log 算子、二階Laplace 算子等。這些算子簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)且具有很好的實(shí)時(shí)性，但抗干擾性能差，對(duì)噪聲較敏感且邊緣的精度有待提高?；谧顑?yōu)化算法的 Canny 邊緣檢測(cè)算子，是先采用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取的邊緣線形連接較為完整，定位準(zhǔn)確性較高，效果較好。本文采用此方法對(duì)序列幀圖像進(jìn)行邊緣提取。.

Canny算子的基本原理是通過(guò)查找圖像梯度強(qiáng)度局部的最大值的方法來(lái)得到邊緣信息，圖像梯度的計(jì)算采用Gauss濾波器。為了消除噪聲干擾、提高邊緣檢測(cè)的精度，Canny采用雙閾值來(lái)提取邊緣像素點(diǎn)。如果梯度強(qiáng)度不滿足高閾值的檢測(cè)條件，但是與己檢測(cè)出的較強(qiáng)邊緣點(diǎn)相連接，并且滿足低閾值條件，則確定為弱邊緣點(diǎn)。雙閾值法使得采用Canny算子提取邊緣點(diǎn)更具有魯棒性。

Canny算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）高斯濾波：選取合適的Gauss窗函數(shù)和尺度，用Gauss濾波器對(duì)需要處理的圖像進(jìn)行平滑濾波，得到平滑圖像；

（2）梯度計(jì)算：用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向；

（3）量化梯度方向：對(duì)梯度方向進(jìn)行量化，使其只有8個(gè)方向，即0?、45?、90?、135?、180?、225?、270?、315?；

（4）梯度非最大值抑制：對(duì)于每一個(gè)梯度強(qiáng)度非零的像素點(diǎn)，查找沿其量化后的梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)，然后通過(guò)閾值判斷為非邊緣點(diǎn)還是候選邊緣點(diǎn)；

（5）雙閾值判決：設(shè)定雙閡值，進(jìn)一步判斷候選邊緣點(diǎn)為強(qiáng)邊緣點(diǎn)、弱邊緣點(diǎn)還是非邊緣點(diǎn)；

（6）邊緣連接：對(duì)于弱邊緣點(diǎn)，如果它與強(qiáng)邊緣點(diǎn)在8連通區(qū)域相連，則該點(diǎn)記為弱邊緣點(diǎn)，同時(shí)將其邊緣提取置為1，所有標(biāo)記為1的點(diǎn)就成了最后的邊緣。

2.3 連續(xù)四幀差分算法基本原理

傳統(tǒng)的三幀差分算法雖然能夠快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓，但其所檢測(cè)出的輪廓往往不連續(xù)且存在較大的空洞現(xiàn)象，同時(shí)傳統(tǒng)三幀差分算法不能完整提取目標(biāo)信息。本文采用如下改進(jìn)幀間差分法，即連續(xù)四幀差分算法，可以在一定程度上克服傳統(tǒng)三幀差分算法的不足。設(shè)預(yù)處理后的連續(xù)四幀圖像f1（x，y）、f2（x，y）、f3（x，y）、f4（x，y），首先分別將f1（x，y）與f3（x，y）以及f2（x，y）與f4（x，y）做差分運(yùn)算，得到差分結(jié)果：

（1）

（2）

然后將差分后的結(jié)果D1與D2二值化處理后進(jìn)行“與”運(yùn)算，得到結(jié)果DA=D1D2，“與”運(yùn)算能夠有效的克制目標(biāo)重疊現(xiàn)象。

2.4 本文算法

本文算法融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)四幀圖像的邊緣圖像，然后利用四幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。本文算法整體流程如圖1所示。

2.5 形態(tài)學(xué)處理

由于干擾因素的存在，導(dǎo)致我們得到的二值化圖像中往往會(huì)出現(xiàn)噪聲及空洞，可以通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)其進(jìn)行后處理。首先采用腐蝕運(yùn)算消除二值圖像中的孤立噪聲點(diǎn)，再采用膨脹運(yùn)算來(lái)填充運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣空洞。

3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

本文采用 Matlab 進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，為驗(yàn)證算法的有效性，分別利用傳統(tǒng)三幀差分法、四幀差分法以及本文算法對(duì)同一組 AVI 視頻序列圖像進(jìn)行測(cè)試。檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

分別采用傳統(tǒng)三幀差分算法、四幀差分算法及本文算法對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，原始圖像中右邊白色衣服人物是靜止不動(dòng)的，處理結(jié)果如圖2所示。由圖可知，采用傳統(tǒng)三幀差分算法檢測(cè)到的目標(biāo)輪廓不連續(xù)，四幀差分法得到的圖像目標(biāo)輪廓更清晰，內(nèi)容更為豐富，但輪廓依然不完整，而采用本文算法檢測(cè)得到的目標(biāo)輪廓更加完整清晰，結(jié)果準(zhǔn)確。

4 結(jié)論

本文融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)四幀圖像的邊緣圖像，然后利用四幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠快速準(zhǔn)確檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)三幀差分目標(biāo)輪廓不連續(xù)現(xiàn)象，計(jì)算簡(jiǎn)單，可滿足實(shí)時(shí)性檢測(cè)需求。

參考文獻(xiàn)

[1]羅志升，王黎，高曉蓉，王澤勇，趙全軻.序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法分析[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2009.

[2]蔣钘.人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤關(guān)系問(wèn)題研究[D].中南林業(yè)科技大學(xué)，2013.

[3]劉辰飛.智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[D].濟(jì)南大學(xué)，2012.

[4]舒欣，李東新， 薛東偉.五幀差分和邊緣檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2014，23（1）.

[5]許錄平.數(shù)字圖像處理[M].北京：科學(xué)出版社，2007.

[6]張德豐.MATLAB 數(shù)字圖像處理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2009.

[7]邵廣安.視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法的研究[D].南昌大學(xué)，2013.

[8]趙潔，李瑋，郝志鵬，彭慧卿.基于改進(jìn) Canny 算子與圖像形態(tài)學(xué)融合的邊緣檢測(cè)方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2011，30（10）

作者簡(jiǎn)介

張鵬（1988-），男，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士研究生。主要研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理、圖像處理。

李思岑（1989-），女，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士研究生。主要研究方向?yàn)榍度胧郊夹g(shù)及應(yīng)用、圖像處理。

楊燕翔（1963-），男，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代信號(hào)處理、嵌入式技術(shù)及應(yīng)用。

作者單位

西華大學(xué)電氣信息學(xué)院 四川省成都市 610039endprint

摘 要 傳統(tǒng)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法易出現(xiàn)空洞及虛假邊緣等現(xiàn)象，為了對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，本文提出了一種融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先對(duì)四幀連續(xù)圖像采用Canny 邊緣檢測(cè)算子快速提取邊緣圖像，然后對(duì)四幀連續(xù)的邊緣圖像進(jìn)行四幀差分運(yùn)算， 最后通過(guò)閾值分割和形態(tài)學(xué)處理完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，連通性好且準(zhǔn)確率高，可滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。

【關(guān)鍵詞】四幀差分 邊緣檢測(cè) 閾值分割

1 引言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)處于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的最底層，其檢測(cè)結(jié)果的好壞將直接影響后續(xù)的處理效果，故其技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用前景受到廣泛關(guān)注。目前常用的運(yùn)功目標(biāo)檢測(cè)算法有：背景差分法、光流法及幀間差分法。背景差分法能夠較完整的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但對(duì)光照及外部條件引起的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景變化過(guò)于敏感；光流法是基于對(duì)光流場(chǎng)的估算進(jìn)行檢測(cè)分割的方法，計(jì)算復(fù)雜，須有特殊硬件設(shè)備支持，實(shí)時(shí)性差；幀差法是根據(jù)圖像中像素點(diǎn)的灰度差計(jì)算出運(yùn)動(dòng)物體的位置和形狀等信息，這種方法對(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境有很好的適應(yīng)性，算法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但不能提取出較完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

視頻圖像的邊緣信息抗干擾性能好，其不易受亮度突變及噪聲的影響，因此本文融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效改善傳統(tǒng)幀間差分算法出現(xiàn)的空洞現(xiàn)象。

2 融合邊緣檢測(cè)的四幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

2.1 預(yù)處理

眾所周知，灰度圖像的處理效率高于彩色圖像，因此首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化。另外，圖像獲取過(guò)程中不可避免的存在諸如斑點(diǎn)噪聲及椒鹽噪聲等一系列噪聲影響，為了有效抑制噪聲影響，本文采用中值濾波法對(duì)原始圖像進(jìn)行濾波處理。最后本文采用直方圖均衡化及梯度化操作，使得圖像輪廓更為清晰，以增強(qiáng)抗干擾能力。

2.2 Canny 邊緣檢測(cè)算法

邊緣作為圖像的最基本特征廣泛存在于目標(biāo)物與背景之間、目標(biāo)物與目標(biāo)物之間，在圖像處理中有著重要的作用和廣泛的應(yīng)用。目前常用的邊緣檢測(cè)算子包括 Robets 算子、Sobel算子、Prewwits 算子、 Log 算子、二階Laplace 算子等。這些算子簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)且具有很好的實(shí)時(shí)性，但抗干擾性能差，對(duì)噪聲較敏感且邊緣的精度有待提高。基于最優(yōu)化算法的 Canny 邊緣檢測(cè)算子，是先采用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取的邊緣線形連接較為完整，定位準(zhǔn)確性較高，效果較好。本文采用此方法對(duì)序列幀圖像進(jìn)行邊緣提取。.

Canny算子的基本原理是通過(guò)查找圖像梯度強(qiáng)度局部的最大值的方法來(lái)得到邊緣信息，圖像梯度的計(jì)算采用Gauss濾波器。為了消除噪聲干擾、提高邊緣檢測(cè)的精度，Canny采用雙閾值來(lái)提取邊緣像素點(diǎn)。如果梯度強(qiáng)度不滿足高閾值的檢測(cè)條件，但是與己檢測(cè)出的較強(qiáng)邊緣點(diǎn)相連接，并且滿足低閾值條件，則確定為弱邊緣點(diǎn)。雙閾值法使得采用Canny算子提取邊緣點(diǎn)更具有魯棒性。

Canny算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）高斯濾波：選取合適的Gauss窗函數(shù)和尺度，用Gauss濾波器對(duì)需要處理的圖像進(jìn)行平滑濾波，得到平滑圖像；

（2）梯度計(jì)算：用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向；

（3）量化梯度方向：對(duì)梯度方向進(jìn)行量化，使其只有8個(gè)方向，即0?、45?、90?、135?、180?、225?、270?、315?；

（4）梯度非最大值抑制：對(duì)于每一個(gè)梯度強(qiáng)度非零的像素點(diǎn)，查找沿其量化后的梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)，然后通過(guò)閾值判斷為非邊緣點(diǎn)還是候選邊緣點(diǎn)；

（5）雙閾值判決：設(shè)定雙閡值，進(jìn)一步判斷候選邊緣點(diǎn)為強(qiáng)邊緣點(diǎn)、弱邊緣點(diǎn)還是非邊緣點(diǎn)；

（6）邊緣連接：對(duì)于弱邊緣點(diǎn)，如果它與強(qiáng)邊緣點(diǎn)在8連通區(qū)域相連，則該點(diǎn)記為弱邊緣點(diǎn)，同時(shí)將其邊緣提取置為1，所有標(biāo)記為1的點(diǎn)就成了最后的邊緣。

2.3 連續(xù)四幀差分算法基本原理

傳統(tǒng)的三幀差分算法雖然能夠快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓，但其所檢測(cè)出的輪廓往往不連續(xù)且存在較大的空洞現(xiàn)象，同時(shí)傳統(tǒng)三幀差分算法不能完整提取目標(biāo)信息。本文采用如下改進(jìn)幀間差分法，即連續(xù)四幀差分算法，可以在一定程度上克服傳統(tǒng)三幀差分算法的不足。設(shè)預(yù)處理后的連續(xù)四幀圖像f1（x，y）、f2（x，y）、f3（x，y）、f4（x，y），首先分別將f1（x，y）與f3（x，y）以及f2（x，y）與f4（x，y）做差分運(yùn)算，得到差分結(jié)果：

（1）

（2）

然后將差分后的結(jié)果D1與D2二值化處理后進(jìn)行“與”運(yùn)算，得到結(jié)果DA=D1D2，“與”運(yùn)算能夠有效的克制目標(biāo)重疊現(xiàn)象。

2.4 本文算法

本文算法融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)四幀圖像的邊緣圖像，然后利用四幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。本文算法整體流程如圖1所示。

2.5 形態(tài)學(xué)處理

由于干擾因素的存在，導(dǎo)致我們得到的二值化圖像中往往會(huì)出現(xiàn)噪聲及空洞，可以通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)其進(jìn)行后處理。首先采用腐蝕運(yùn)算消除二值圖像中的孤立噪聲點(diǎn)，再采用膨脹運(yùn)算來(lái)填充運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣空洞。

3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

本文采用 Matlab 進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，為驗(yàn)證算法的有效性，分別利用傳統(tǒng)三幀差分法、四幀差分法以及本文算法對(duì)同一組 AVI 視頻序列圖像進(jìn)行測(cè)試。檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

分別采用傳統(tǒng)三幀差分算法、四幀差分算法及本文算法對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，原始圖像中右邊白色衣服人物是靜止不動(dòng)的，處理結(jié)果如圖2所示。由圖可知，采用傳統(tǒng)三幀差分算法檢測(cè)到的目標(biāo)輪廓不連續(xù)，四幀差分法得到的圖像目標(biāo)輪廓更清晰，內(nèi)容更為豐富，但輪廓依然不完整，而采用本文算法檢測(cè)得到的目標(biāo)輪廓更加完整清晰，結(jié)果準(zhǔn)確。

4 結(jié)論

本文融合圖像邊緣信息與四幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，首先采用Canny邊緣檢測(cè)算法快速提取連續(xù)四幀圖像的邊緣圖像，然后利用四幀差分算法得到較為完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，最后通過(guò)后期一系列處理提取出準(zhǔn)確完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠快速準(zhǔn)確檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)三幀差分目標(biāo)輪廓不連續(xù)現(xiàn)象，計(jì)算簡(jiǎn)單，可滿足實(shí)時(shí)性檢測(cè)需求。

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張鵬（1988-），男，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士研究生。主要研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理、圖像處理。

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楊燕翔（1963-），男，現(xiàn)為西華大學(xué)電氣信息學(xué)院碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代信號(hào)處理、嵌入式技術(shù)及應(yīng)用。

作者單位

西華大學(xué)電氣信息學(xué)院 四川省成都市 610039endprint