一種自適應(yīng)的背景圖像生成算法*

黃 衛(wèi) 張 蔚

(1.內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院 內(nèi)江 641100)(2.北京聯(lián)合大學(xué) 北京 100011)

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一種自適應(yīng)的背景圖像生成算法*

黃 衛(wèi)1張 蔚2

(1.內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院 內(nèi)江 641100)(2.北京聯(lián)合大學(xué) 北京 100011)

運(yùn)動物體檢測是目標(biāo)識別與分析中的關(guān)鍵技術(shù),具有重要的理論和應(yīng)用意義。論文在總結(jié)了運(yùn)動物體檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了背景生成算法,分析了基于高斯分布的背景模型,并根據(jù)該模型設(shè)計(jì)出一種自適應(yīng)的背景圖像生成算法。該算法采用迭代思想,高效易行。在不同交通視頻圖像上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性和魯棒性。

運(yùn)動目標(biāo)檢測; 背景生成; 高斯分布; 背景模型; 自適應(yīng)算法

Class Number TP391

1 引言

目前,視頻監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。無論是在智能交通領(lǐng)域還是安保安防領(lǐng)域,運(yùn)動物體檢測都是非常關(guān)鍵的技術(shù),具有重要的理論和實(shí)用意義。以城市智能交通為例,主要通過在交通路口安裝的攝像機(jī)獲取視頻監(jiān)控信息,然后利用運(yùn)動物體檢測技術(shù),對道路上的車輛進(jìn)行檢測計(jì)數(shù)、跟蹤測速、判斷變道等,為交通控制和交通違章管理提供主要依據(jù)。運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)一般是通過檢測指定的圖像區(qū)域的變化來判定該區(qū)域是否有運(yùn)動目標(biāo)存在。目前常見的無監(jiān)督的運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)主要分為三種:光流法,幀差法和背景減方法[1～3]。其中光流法和幀差法主要計(jì)算視頻中的當(dāng)前幀與前一幀或前幾幀圖像之間的差異,并以此判斷當(dāng)前幀的某個(gè)像素是否對應(yīng)運(yùn)動目標(biāo)[4]。這兩種方法容易受運(yùn)動目標(biāo)紋理顏色和運(yùn)動速率的影響,在運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)動速率過小并且目標(biāo)自身內(nèi)部顏色比較接近的時(shí)候,檢測結(jié)果容易產(chǎn)生內(nèi)部空洞[5]。背景減方法則是用當(dāng)前幀圖像減去背景圖像(例如無車輛和行人出現(xiàn)的交通道路圖像),根據(jù)差圖像檢測運(yùn)動目標(biāo)所在像素位置[6]。該方法檢測結(jié)果精確,并且具有較強(qiáng)的魯棒性,在檢測精度要求高的場合下使用較多[7～8]。

背景減方法的核心在于生成當(dāng)前場景下的背景圖像。實(shí)際應(yīng)用中光照、陰影、噪聲等環(huán)境變化干擾給背景生成帶來不小的挑戰(zhàn)。背景生成算法一般以背景模型為理論依據(jù),基于高斯分布的背景模型原理直觀明確,下文中對其進(jìn)行了理論分析和數(shù)學(xué)推導(dǎo)論證。

2 背景圖像的高斯分布模型

單高斯分布背景模型的更新即指各圖像點(diǎn)高斯分布參數(shù)隨時(shí)間t的變化而更新。引入表示更新快慢的常數(shù)——更新率a,則該點(diǎn)高斯分布參數(shù)的更新可表示為

μt+1=(1-a)·μt+a·Xt

(1)

(2)

如果取更新率為100%,則背景模型方法退化為幀差法。

3 自適應(yīng)遞歸算法

單高斯分布背景模型中的參數(shù)μ可以看作背景圖像的灰度值。我們定義t時(shí)刻的背景幀圖像為B(t),前一幀的背景幀和前景幀分別為B(t-1)和I(t-1),則式(1)可以寫為

B(t)=(1-a)*B(t-1)+a*I(t-1)

(3)

其中,0

(4)

有:

(5)

再由式(3)遞推有:B(2) =(1-a)B(1)+aI(1)

(6)

B(3) = (1-a)B(2)+aI(2)

(7)

B(t) = (1-a)B(t-1)+aI(t-1)

(8)

其中,t≥2。

對上式進(jìn)行分析,可寫為

+a(1-a)t-2I(1)+a(1-a)t-3I(2)

+…+aI(t-1)

(9)

其中,t≥2,B(t)為對根據(jù)第1～t幀視頻采樣圖像生成的背景圖像,I(t)為第t幀前景圖像。

將公式的后半部分a(1-a)t-2I(1)+…+aI(t-1)表示為A(t),其計(jì)算可用遞歸算法實(shí)現(xiàn)。

令A(yù)(1)=0,則有:

A(t)=(1-a)A(t-1)+aI(t-1)

(10)

令S(t)=I(1)+I(2)+…+I(t),則背景生成公式可寫為

(11)

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

對自適應(yīng)的背景生成算法用Matlab進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)為內(nèi)江市東桐路,從天橋上拍攝下方道路高清圖像進(jìn)行算法測試。視頻中在道路行駛的包括機(jī)動車、非機(jī)動車,路邊人行道有以上課學(xué)生為主的行人通過,整段視頻時(shí)長1min20s,如圖1顯示了該視頻在第30s和第60s處的截圖。

設(shè)置采樣迭代次數(shù)為50,分別改變插值系數(shù)a和采樣間隔s進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

圖1 視頻截取圖像

其中插值系數(shù)a取值為0～1,插值系數(shù)越小,當(dāng)前幀對背景圖像生成的貢獻(xiàn)越小,如果a=0,則背景圖像退化為所有采樣圖像幀的平均值。固定采樣間隔s=10,改變插值系數(shù)a為0.01,0.02,0.03和0.05,得到背景圖像如圖2所示。

圖2 固定采樣間隔s=10, 改變插值系數(shù)a的背景生成圖像

由圖2比較可以看出,隨著a增大,?？吭谟覀?cè)路邊白色車輛附近路過的出租車拖影越來越不明顯。但是天橋正下方,過路車輛的拖影則越來越明顯。整個(gè)道路背景效果,以a=0.03時(shí)為最佳。

固定插值系數(shù)a=0.03,改變采樣間隔次數(shù)s為2,5,10,20,得到背景圖像如圖3所示。

圖3 固定插值系數(shù)a=0.03, 改變采樣間隔s的背景生成圖像

由圖3比較可以看出,采樣間隔s=2時(shí),道路汽車拖影最大,隨著s增大,道路汽車拖影減小,當(dāng)s=20時(shí),盡管道路上汽車拖影小,但是天橋左下方一輛摩托車的影像顯現(xiàn),那是因?yàn)橐曨l中段正好有一輛摩托車在天橋左下方做過停留。整個(gè)圖像背景效果,以s=10時(shí)為最佳。

設(shè)置插值系數(shù)a=0.03,采樣間隔s=10,改變采樣迭代次數(shù)為100。于上述50次迭代計(jì)數(shù)方式進(jìn)行對比,得到背景圖像如圖4所示。

圖4 迭代分別為50和100時(shí)的 次數(shù)的背景生成圖像

由圖4比較可以看出,50次迭代的生成結(jié)果優(yōu)于100次迭代的生成結(jié)果,后者對天橋左下方的摩托車處理效果不佳,而且路面處理效果不如前者。

將此算法用于同一天橋另一側(cè)道路視頻錄像處理,設(shè)置插值系數(shù)a=0.03,采樣間隔s=5,改變迭代計(jì)數(shù),得到背景圖像如圖5所示。

圖5 天橋另側(cè)背景生成圖像

由圖5比較可以看出,算法對背景中運(yùn)動車輛和行人處理效果較好,能成功提取背景圖像。不同的迭代次數(shù),可能產(chǎn)生不同的處理效果。

由上述實(shí)驗(yàn)可以看出,這種基于高斯分布模型的自適應(yīng)背景生成法可以很好生成背景圖像,為了得到最佳圖像效果,可以改變迭代次數(shù)、插值系數(shù)、視頻采樣間隔幀數(shù),不同視頻可能有不同的最佳參數(shù)。

5 結(jié)語

圖像背景生成在圖像處理中具有非常重要的意義,本文提出的基于高斯分布模型的自適應(yīng)背景生成法對常用的背景減法進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)算效果和效率的平衡。模型參數(shù)簡單,算法實(shí)時(shí)性好,能夠在較短時(shí)間生成較為清晰的交通監(jiān)控背景圖像。

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An Adaptive Background Generation Algorithm

HUANG Wei1ZHANG Wei2

(1. Neijiang Vocational and Technical College, Neijiang 641100)(2. Beijing Union University, Beijing 100011)

Moving object detection is a key technology of object recognition and analysis, which has great significance in theory and practice. This paper summarizes the current situation of moving object detection technics developing and focuses on the research of background generation algorithm. The background model based on Gaussian distribution is analyzed, according to which an adaptive background generation algorithm is designed. This algorithm which adopts iteration idea is efficient and feasible. The experiment results on vary traffic videos prove the efficiency and robustness of the algorithm.

moving object detection, background generation, Gaussian distribution, background model, adaptive algorithm

2016年7月19日,

2016年8月31日

黃衛(wèi),女,碩士,講師,研究方向:通信工程、信息處理。張蔚,女,博士,講師,研究方向:圖像處理、自然語言處理、模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)等。

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.01.036