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    籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位方法*

    2019-03-22 12:10:18荀盛龍康文峰
    關(guān)鍵詞:籃球運動灰度背景

    荀盛龍, 康文峰

    (1. 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 體育教學(xué)部, 內(nèi)蒙古 赤峰 010051; 2. 河南科技大學(xué) 體育學(xué)院, 河南 洛陽 471023)

    目標定位為計算機視覺領(lǐng)域的重要技術(shù),被廣泛應(yīng)用于體育運動信息圖像分析中.在籃球比賽中,受到籃球快速移動及復(fù)雜背景的影響,很難有效實現(xiàn)籃球定位[1-2].

    近年來,有關(guān)運動圖像定位的研究很多,并取得了一定的研究成果.如依據(jù)顏色空間進行運動圖像定位,該方法具備一定的魯棒性,但計算復(fù)雜度較高,受外界環(huán)境的干擾大,不適于實際應(yīng)用[3-4];依據(jù)線性加權(quán)實現(xiàn)運動圖像定位時,利用線性加權(quán)把視覺特征值融合至目標定位中,可以有效實現(xiàn)定位,但針對復(fù)雜運動圖像存在偏差,定位準確性較低[5].

    本文提出一種新的籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位方法.對圖像互能量譜進行反轉(zhuǎn)換獲取沖擊函數(shù),得到背景運動偏移量,并對其進行補償.為了避免空洞現(xiàn)象的出現(xiàn),依據(jù)灰度閾值技術(shù),通過變背景幀間差分法對背景模板和當前幀籃球運動圖像進行差分,獲取當前幀快速位移區(qū)域.在此基礎(chǔ)上,將種子像素當成生長的起點,把種子像素鄰域中和種子像素相似的像素聚集在種子像素所處區(qū)域中,把新像素看作新的種子像素,得到包含快速位移目標的區(qū)域完成定位.為了防止丟幀誤差出現(xiàn),本文通過異常值采集法對丟幀誤差進行消除.

    1 籃球運動快速位移區(qū)域檢測方法

    1.1 背景運動偏移量確定

    在籃球運動圖像出現(xiàn)快速位移的情況下,若能求出其位移量即可達到圖像匹配的目的,為籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位提供依據(jù)[6].假設(shè)籃球運動圖像g2(x,y)是圖像g1(x,y)移動(x0,y0)距離后的圖像,即g2(x,y)=g1(x-x0,y-y0),則相應(yīng)傅里葉變換F1與F2之間的關(guān)系可描述為

    F2(x,y)=e-j2π(x0+y0)F1(x,y)

    (1)

    兩幀籃球運動圖像互能量譜可描述為

    (2)

    F-1(H(x,y))=F-1(ej2π(x0+y0))=

    λ(x-x0,y-y0)

    (3)

    完成對互能量譜的反轉(zhuǎn)換可獲取沖擊函數(shù),在兩幅籃球運動圖像出現(xiàn)偏移的情況下,該函數(shù)會出現(xiàn)顯著的尖銳峰值,從而獲取背景運動偏移量.

    1.2 籃球運動區(qū)域檢測

    背景差分法通過背景模板和當前幀籃球運動圖像進行差分,獲取當前幀快速位移區(qū)域,若當前幀背景像素出現(xiàn)很大改變,通常會失去檢測區(qū)域[10];幀間差分法對相鄰兩幀進行差分處理,受光照等干擾較小,然而無法采集快速移動目標相關(guān)的特征像素點,在很大程度上會出現(xiàn)空洞現(xiàn)象[11-12].本文依據(jù)灰度閾值技術(shù)提出變背景幀間差分法.

    首先對籃球視頻圖像進行截取,并對其進行灰度化處理,獲取的圖像像素總量用G表示.讀入初始幀灰度圖像g(xi,0),將其看作背景圖像,其中{xi}代表序列化灰度像素點(i=1,2,…,G).

    選取某一時刻籃球運動灰度圖像g(t)作為背景圖像,獲取灰度化閾值運動目標序列為

    (4)

    式中,ξ為差分閾值,取值范圍為[0,255].為了降低籃球運動圖像相鄰兩幀間可能出現(xiàn)的背景光纖變化等噪聲干擾,在兩幀間像素插值低于ξ的情況下,假設(shè)目標值是0;在差值高于ξ的情況下,認為是快速位移圖像區(qū)域.

    若要使背景隨快速位移目標的運動逐漸改變,需完成對背景模板的更新處理,新背景模板包括當前幀背景點與被遮擋原背景幀像素點.計算公式為

    (5)

    通過上述過程對籃球運動快速位移圖像目標區(qū)域進行檢測,為目標定位提供依據(jù).

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    2 圖像自適應(yīng)定位實現(xiàn)

    2.1 快速位移目標定位過程

    籃球運動快速位移圖像定位即是通過對快速位移目標的最小框標識,為后續(xù)目標跟蹤提供依據(jù).

    通過區(qū)域生長法實現(xiàn)籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位[13],在籃球運動區(qū)域檢測的基礎(chǔ)上,將種子像素當成生長的起點,把種子像素鄰域中和種子像素相似的像素聚集在種子像素所處區(qū)域中,把新像素看作新的種子像素,重復(fù)上述過程,直至無符合條件的像素可被選擇,則表示完成了對快速位移目標的定位.

    當前獲取的籃球運動快速位移目標位置記作{(i0,j0),(i1,j1),…,(iQ,jQ)},其中Q=l-1,獲取(i,j)中的最大值和最小值為

    (6)

    (7)

    獲取包含快速位移目標的最小框,其范圍在{(i,j)|imin≤i≤imax,jmin≤j≤jmax}內(nèi).

    在上述分析的基礎(chǔ)上,按照中心計算公式獲取目標中心,實現(xiàn)籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位,即

    (8)

    式中:T為籃球運動快速位移圖像目標最小區(qū)域;B為二值化的灰度值.

    2.2 丟幀誤差消除

    籃球運動快速位移圖像在采集、匹配及后續(xù)處理經(jīng)歷的流程很多,可能導(dǎo)致丟幀誤差出現(xiàn).本節(jié)通過異常值采集法對丟幀誤差進行消除[14],通常在采集圖像時,拍攝頻率較短,相鄰兩幅圖像運動參數(shù)出現(xiàn)改變時需保證其一直處于一定范圍內(nèi).按照籃球運動快速位移圖像產(chǎn)生的頻率得到相鄰兩幀運動參數(shù)間差值的最高值,記作Δ,通過第Im+r幀運動參數(shù)是否滿足式(9)對該幀是否存在異常進行判斷,即

    Im+r

    (9)

    式中:Im為第m幀籃球運動快速位移圖像運動模糊參數(shù);r為常數(shù),一般取5.

    若判定某幀出現(xiàn)異常,利用插值法對異常值進行修正,即

    (10)

    把u=φ=1代入式(10),如果Im-1或Im+1仍為異常值,則把u和φ加1繼續(xù)求解,直至得出非異常值.

    3 實驗結(jié)果分析

    為了驗證本文提出方法的有效性,在Windows 2003環(huán)境下,通過VC++6.0與MATLAB對程序進行開發(fā),并進行仿真實驗.

    實驗使用尺寸是450×500的籃球運動快速位移圖像序列,采用本文方法對籃球目標進行定位.實驗設(shè)置籃球位移圖像目標最小區(qū)域T為384×288,通過3幀圖像配準,同時完成平均差分計算,定位所需時間為2~8 ms.

    圖1為籃球運動快速位移圖像中相鄰兩幀圖像;圖2為圖1中圖像相應(yīng)的傅里葉變換幅度譜;圖3為兩幀圖像的離散相位相關(guān)函數(shù),可以獲取圖像偏移量;圖4為通過區(qū)域判決及丟幀誤差消除得到的最終籃球目標檢測結(jié)果.

    圖1 籃球運動快速位移圖像中相鄰兩幀圖像Fig.1 Images of two adjacent frames in fastdisplacement images of basketball sport

    綜合分析圖1~4可以看出,采用本文方法對籃球運動快速移動圖像定位得到的結(jié)果清晰準確,不受外界環(huán)境及復(fù)雜背景的干擾,定位性能優(yōu)良.

    為了進一步驗證本文方法的有效性,將本算法與紋理特征方法、線性加權(quán)方法進行對比,將120幅籃球運動快速位移圖像作為研究對象進行均值定位測試,定位效果比較如表1所示.

    圖2 傅里葉變換幅度譜Fig.2 Fourier transform amplitude spectrum

    圖3 兩幀圖像離散相位相關(guān)函數(shù)Fig.3 Discrete phase correlation functionof two frame images

    圖4 目標定位結(jié)果Fig.4 Target location result

    方法目標變形椒鹽噪聲dB與實際位置的偏差本文方法偏離860.109紋理特征方法偏離901.923線性加權(quán)方法偏離950.639

    由表1可知,在目標出現(xiàn)偏離變形的情況下,紋理特征方法和線性加權(quán)方法無法有效定位籃球目標,而本文方法受變形影響小,仍可有效定位,抗噪能力也顯著高于其它兩種方法,說明本文方法魯棒性較高.不僅如此,本文方法定位結(jié)果和實際結(jié)果之間的距離偏差最小,驗證了本文方法的定位準確性,紋理特征方法因受地面顏色干擾定位誤差大.

    為了進一步驗證本文方法定位的準確性,將精度、查全率、F測量與平均絕對誤差作為衡量指標進行測試.精度P代表正確定位籃球運動快速位移圖像像素數(shù)量占整個被認為是定位像素總量的比例;查全率R代表正確定位像素數(shù)量占標準定位結(jié)果像素總量的比例;F測量是定位精度優(yōu)劣的體現(xiàn).精度、查全率和F測量計算表達式為

    (11)

    (12)

    (13)

    式中:TP為被正確定位的籃球運動快速位移圖像像素數(shù)量;FP為被錯誤定位的籃球運動快速位移圖像像素數(shù)量;FN為被錯誤定位為非籃球運動快速位移目標的圖像像素數(shù)量;β為種子像素的閾值度數(shù),β2一般取0.6.

    平均絕對誤差指標越低,認為定位精度越高,其表達式為

    (14)

    式中:p、q分別為定位結(jié)果S(x,y)的長和寬;GT(x,y)為人工定位標準結(jié)果.

    將本文方法與紋理特征方法、線性加權(quán)方法進行精度、查全率、F測量與平均絕對誤差進行統(tǒng)計,得到的結(jié)果如表2所示.

    表2 三種方法定位測試比較Tab.2 Comparison in location testbetween three methods

    分析表2可知,本文方法查全率為82.31%,略高于紋理特征方法的71.32%和線性加權(quán)方法的59.89%,但精度和F值明顯高于紋理特征方法和線性加權(quán)方法,且本文方法平均絕對誤差最低,驗證了本文方法的有效性.

    4 結(jié) 論

    針對傳統(tǒng)方法受外界環(huán)境的干擾較大,定位精度低的弊端,提出一種新的籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位方法.得到背景運動偏移量后,依據(jù)灰度閾值技術(shù),通過變背景幀間差分法得到當前幀快速位移區(qū)域.在此基礎(chǔ)上,通過區(qū)域生長法實現(xiàn)籃球運動快速位移圖像自適應(yīng)定位,利用異常值采集法對丟幀誤差進行消除.實驗結(jié)果表明,所提方法抗噪能力高,定位結(jié)果準確.

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