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    基于對(duì)比度直方圖特征子空間聚類(lèi)的區(qū)域級(jí)背景減除方法

    2016-05-14 09:09:49錢(qián)誠(chéng)
    軟件導(dǎo)刊 2016年7期

    錢(qián)誠(chéng)

    摘要:針對(duì)區(qū)域級(jí)背景減除問(wèn)題,提出一種基于圖像塊對(duì)比度直方圖特征的背景減除方法。對(duì)于已輸入的一段視頻,將每一幀視頻分割成圖像塊,并提取對(duì)比度直方圖特征。在該特征上通過(guò)自描述方式將前景作為噪聲誤差項(xiàng)與背景分離,隨后使用稀疏子空間聚類(lèi)方法構(gòu)建關(guān)于對(duì)比度直方圖特征的聚類(lèi),而對(duì)于特征聚類(lèi)的主成分分析給出了關(guān)于背景特征的多個(gè)子空間,并以此作為區(qū)域級(jí)背景模型。在后續(xù)輸入視頻幀中提取對(duì)比度直方圖特征,將其投影到各子空間中計(jì)算重構(gòu)誤差,以此作為前背景的決策依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效減除視頻中的背景。

    關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:區(qū)域級(jí)背景減除;對(duì)比度直方圖特征;稀疏子空間聚類(lèi)

    DOIDOI:10.11907/rjdk.161418

    中圖分類(lèi)號(hào):TP317.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2016)007018402

    0引言

    視頻中的背景減除是許多視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)中必不可少的環(huán)節(jié),其在視頻監(jiān)控、異常事件檢測(cè)、工業(yè)零件識(shí)別等領(lǐng)域中有著廣泛應(yīng)用。背景減除方法的關(guān)鍵在于背景模型的魯棒性及自適應(yīng)性,但是受制于實(shí)際場(chǎng)景所存在的背景物體擾動(dòng)、光照變化、相機(jī)抖動(dòng)等因素,設(shè)計(jì)一個(gè)強(qiáng)魯棒的背景模型仍十分困難。

    鑒于背景減除方法在視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用中的重要性,當(dāng)前已有大量背景模型被提出以試圖解決背景減除問(wèn)題[1]。根據(jù)建立背景模型所依賴(lài)的對(duì)象,背景減除大致上可以分為3類(lèi):像素級(jí)背景減除方法、區(qū)域級(jí)背景減除方法以及幀級(jí)背景減除方法。像素級(jí)的背景減除方法往往試圖通過(guò)對(duì)單像素的灰度值建立統(tǒng)計(jì)模型來(lái)描述前景,Stauffer等[2]提出采用混合高斯模型描述像素灰度值變化。在區(qū)域級(jí)背景模型方面,Lin等[3]在多幀連續(xù)視頻中取相同空間位置的圖像區(qū)域提取時(shí)空三值模式特征,以此表征視頻幀的區(qū)域級(jí)背景變化,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)背景減除。針對(duì)動(dòng)態(tài)背景,Monnet等[4]提出使用增量主成分在圖像區(qū)域特征上建立關(guān)于背景的子空間預(yù)測(cè)模型,并據(jù)此來(lái)判斷后續(xù)視頻幀中每個(gè)圖像區(qū)域是否為背景。Liu等[5]直接將采集到的視頻幀構(gòu)建矩陣,隨后通過(guò)對(duì)該矩陣施加低秩性約束來(lái)獲得背景圖像,該類(lèi)方法所構(gòu)建的背景模型為一類(lèi)典型的幀級(jí)模型。

    對(duì)于像素級(jí)模型而言,其模型簡(jiǎn)單、處理速度快,但是這類(lèi)模型往往忽略了像素之間的聯(lián)系,背景減除結(jié)果容易產(chǎn)生噪點(diǎn)。區(qū)域級(jí)的背景模型側(cè)重于圖像局部特征的構(gòu)建和提取,能夠在一定程度上克服像素級(jí)噪點(diǎn)問(wèn)題。幀級(jí)背景模型則將整個(gè)視頻幀作為整體加以考慮,但是對(duì)于高動(dòng)態(tài)的背景適應(yīng)性較差。相比像素級(jí)模型和幀級(jí)模型,基于區(qū)域級(jí)模型的背景減除方法雖然無(wú)法提供像素級(jí)的背景減除精度,但是其能夠解決噪點(diǎn)問(wèn)題,對(duì)于動(dòng)態(tài)背景也具有較為穩(wěn)定的減除效果。此外,在運(yùn)動(dòng)檢測(cè)這類(lèi)著重于運(yùn)動(dòng)感知而不要求高精度背景減除結(jié)果的應(yīng)用中,區(qū)域級(jí)模型是較為合適的背景模型。針對(duì)區(qū)域級(jí)背景建模問(wèn)題,本文采用對(duì)比度直方圖作為圖像區(qū)域的特征[6],在此基礎(chǔ)上利用稀疏子空間聚類(lèi)獲得特征的多子空間模型,以此作為背景模型,最后利用該模型完成視頻的區(qū)域級(jí)背景減除。

    1區(qū)域級(jí)背景減除方法

    1.1總體框架

    本文提出的方法包含3個(gè)部分:特征提取部分、區(qū)域級(jí)背景建模部分及前背景決策部分。在特征提取部分,視頻幀被分割成圖像塊,在每一個(gè)圖像塊上提取對(duì)比度直方圖特征,將其輸入到背景建模部分。在背景建模部分,通過(guò)稀疏子空間聚類(lèi)完成圖像塊特征聚類(lèi)以及多個(gè)子空間的建立。最后,對(duì)于新輸入的視頻幀,將分割后的每個(gè)圖像塊特征投影到各子空間,并以此來(lái)判斷前背景。

    1.2圖像塊對(duì)比度直方圖特征提取

    在根據(jù)一段視頻序列構(gòu)建背景模型時(shí),首先需要將視頻幀轉(zhuǎn)換為灰度圖像,然后進(jìn)行圖像塊的劃分以便于提取對(duì)比度直方圖特征。如圖1所示,對(duì)輸入的每一幀視頻圖像進(jìn)行網(wǎng)格化操作,將圖像分成8×8的圖像塊,以此形成圖像區(qū)域的基本組成單位。對(duì)于這些圖像塊,需要構(gòu)造、提取表征圖像塊的特征,在特征基礎(chǔ)上的分類(lèi)確定了這些圖像塊是否可歸類(lèi)為背景或者前景。

    在每一塊圖像塊中,計(jì)算所有像素的平均灰度值。p=∑64i=1pi64 (1)式(1)中,pi為該圖像塊中每個(gè)像素的灰度值。圖像塊中每個(gè)像素灰度值都與灰度均值進(jìn)行比較,根據(jù)比較結(jié)果將像素分為兩個(gè)集合:正像素集P+和負(fù)像素集P-。pi≥,pi∈P+

    pi<,pi∈P- (2)為了使對(duì)比度直方圖特征包含像素的空域關(guān)系,將圖像塊按圖1所示分成4個(gè)4×4區(qū)域,并分別計(jì)算各區(qū)域的正像素與負(fù)像素的均值,因此從每個(gè)圖像塊上可得一個(gè)8維的對(duì)比度直方圖特征向量x∈R8×1:x=p-1,p+1,p-2,p+2,p-3,p+3,p-4,p+4T(3)式(3)中,p-i、p+i分別表示第i區(qū)域的負(fù)像素及正像素的灰度均值。據(jù)此,可得整幅視頻幀上所有圖像塊的對(duì)比度直方圖特征,在此基礎(chǔ)上,可以構(gòu)造背景模型以及前背景的決策方法。

    1.3多子空間背景模型

    對(duì)于視頻幀上每個(gè)固定位置上的圖像塊,其隨著時(shí)間的推移形成了特征序列{x1,x2,…,xt},因?yàn)檫@些特征可能描述了不同時(shí)間段內(nèi)不同的場(chǎng)景,所以可以假設(shè)其分布在多個(gè)子空間上。因此,采用稀疏子空間聚類(lèi)方法對(duì)特征序列進(jìn)行聚類(lèi)[7],其中,特征矩陣進(jìn)一步分解為自描述項(xiàng)和噪聲誤差項(xiàng),自描述項(xiàng)可以形成高度內(nèi)聚的特征聚類(lèi),而噪聲誤差項(xiàng)可以用于解釋動(dòng)態(tài)前景變化,特征矩陣的分解過(guò)程如式(4):minZ,EλZ1+EF,s.t. X=X·Z+E,diag(Z)=0(4)其中,X=[x1,x2,…,xt]為特征矩陣,Z是算子矩陣描述了特征之間的關(guān)系,E為噪聲誤差。令矩陣Z對(duì)角線diag(Z)=0可以去掉無(wú)意義的解。借助于增廣拉格朗日算法,對(duì)式(4)進(jìn)行迭代運(yùn)算可得算子矩陣Z,其確定了特征間的關(guān)系。由Z可進(jìn)一步獲得特征的關(guān)聯(lián)矩陣A,如式(5)。A=12(Z+ZT)(5)在A上進(jìn)行圖切計(jì)算可得特征的聚類(lèi)結(jié)果,在此基礎(chǔ)上針對(duì)每個(gè)特征的聚類(lèi)采用主成分分析方法構(gòu)建相應(yīng)的子空間,由此獲得相應(yīng)特征聚類(lèi)的主成分{U1,U2,…,UC}(其中,C表示類(lèi)的數(shù)量)。

    1.4前背景決策

    在視頻序列中,相比動(dòng)態(tài)變化的前景,背景變化相對(duì)較小,也更為穩(wěn)定。因此,在式(4)中,前景往往作為噪聲誤差項(xiàng)E先從圖像中分離出來(lái),對(duì)比度直方圖特征的聚類(lèi)則描述了背景特征的分布情況。對(duì)于新輸入的圖像塊特征xt+1,將其映射到各個(gè)聚類(lèi)子空間中計(jì)算重構(gòu)誤差,由此可以判斷其是否歸屬于某類(lèi)背景?;诖耍氨尘皼Q策可由下式給出。xt+1-UiUTixt+1≤Ti,xt+1∈Background

    xt+1-UiUTixt+1>Ti,otherwise,i=1,2,…,C(6)其中,Ti是第i個(gè)子空間的重構(gòu)誤差閾值。根據(jù)式(6),當(dāng)該特征在某個(gè)子空間的重構(gòu)誤差較小,可將其歸于某個(gè)背景類(lèi)。如果該特征在任意一子空間中投影的重構(gòu)誤差都超出閾值,則可將其判定為前景。

    2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證本文提出的背景減除方法,分別在3個(gè)視頻序列上進(jìn)行了背景減除實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。在Bootstrap視頻序列中,運(yùn)動(dòng)人群形成了前景,本文方法能夠?qū)Φ匕濉⑶芭_(tái)等背景實(shí)施區(qū)域級(jí)的減除,同時(shí)盡可能地保留了運(yùn)動(dòng)人群的前景結(jié)果。在Campus視頻序列中,背景中的樹(shù)葉細(xì)微運(yùn)動(dòng)形成了背景噪聲,本文方法并沒(méi)有因?yàn)槭芷鋽_動(dòng)影響而產(chǎn)生背景噪點(diǎn),仍然將樹(shù)葉這些存在微小擾動(dòng)的背景從視頻幀中剔除。在Curtain視頻序列中,白色運(yùn)動(dòng)窗簾形成了擾動(dòng),本文方法通過(guò)多子空間可以較好地描述這類(lèi)大面積背景的周期變化,從而避免了運(yùn)動(dòng)窗簾被分類(lèi)為前景導(dǎo)致大面積背景減除誤差的產(chǎn)生。根據(jù)上述結(jié)果可知,本文算法的背景減除方法能夠區(qū)分前背景,此外,其能夠克服背景減除中常見(jiàn)的像素級(jí)噪點(diǎn)問(wèn)題。

    3結(jié)語(yǔ)

    本文提出了一種基于對(duì)比度直方圖特征子空間聚類(lèi)的區(qū)域級(jí)背景減除方法。通過(guò)圖像塊特征的稀疏子空間聚類(lèi)構(gòu)建了一組子空間作為背景模型,在此基礎(chǔ)上根據(jù)特征在子空間的重構(gòu)誤差判斷前背景,并最終實(shí)現(xiàn)了背景減除。在視頻上的背景減除實(shí)驗(yàn)證明了本文方法的有效性。

    第7期 姬鶴鵬:小波框架下模糊圖像復(fù)原方法研究軟 件 導(dǎo) 刊2016年標(biāo)題

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