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    基于20鄰域灰度-基元共生矩陣的視頻前景提取

    2019-10-14 02:59:30郭春鳳莊展梁葉文森
    肇慶學(xué)院學(xué)報(bào) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:基元鄰域共生

    郭春鳳,莊展梁,葉文森

    (1.福建師范大學(xué)福清分校 電子與信息工程學(xué)院,福建 福州 350300;2.泉州經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)實(shí)驗(yàn)學(xué)校,福建 泉州 362000)

    近年來(lái),隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,視頻中的前景提取技術(shù)被廣泛應(yīng)用于人類生活和工作的各個(gè)領(lǐng)域,例如道路交通監(jiān)控、三維立體建模、醫(yī)學(xué)圖像的分析、軍事目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等.而紋理是人類視覺(jué)系統(tǒng)中對(duì)物體表面的一種感知形式,是一種非常重要的視覺(jué)線索,是各種圖像普遍存在又較難描述的特征[1].紋理特征能夠反應(yīng)物體表面的粗糙度、方向性和規(guī)則性[2].本文中,筆者從紋理特征入手,提取前景目標(biāo).是否能成功獲取紋理特征,將影響到后續(xù)的前景提取效果.

    目前,國(guó)內(nèi)外提取紋理特征的方法主要有4類:統(tǒng)計(jì)法、結(jié)構(gòu)法、模型法、信號(hào)處理法[3].傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)法的灰度共生矩陣計(jì)算量大,并且在目標(biāo)與背景相近時(shí)提取效果不是很好;而基于結(jié)構(gòu)的紋理特征提取法具有計(jì)算量小、特征維度低、支持旋轉(zhuǎn)不變性等優(yōu)點(diǎn)[4].本文將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)法的灰度共生矩陣算法與結(jié)構(gòu)法進(jìn)行相互結(jié)合,通過(guò)對(duì)8鄰域的基元陣進(jìn)行擴(kuò)充,提出20鄰域灰度-基元共生矩陣,并只取熵作為其特征統(tǒng)計(jì)量.這不僅在很大程度上減小了計(jì)算量,而且簡(jiǎn)化了計(jì)算過(guò)程的復(fù)雜性,使表達(dá)更加準(zhǔn)確,提取效果顯著提高.

    1 基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)法的紋理特征

    Haralick[5]等人首次提出了灰度共生矩陣,其思想是利用圖像的空間內(nèi)相隔一定距離的2個(gè)像素間的灰度關(guān)系,通過(guò)統(tǒng)計(jì)灰度的空間相關(guān)性來(lái)描述紋理特征[6].

    灰度共生矩陣是對(duì)圖像上保持某種距離的2個(gè)像素分別具有某灰度的狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到的[7],它不同于灰度直方圖只反映單個(gè)像素的灰度分布概況,而是描述了成對(duì)像素的灰度組合分布.

    灰度共生矩陣可用如下矩陣表示:

    式(1)中:i,j分別為2個(gè)像素的灰度;L為圖像的灰度級(jí)數(shù);φ為2個(gè)像素間的位置關(guān)系,用δ=(Δx,Δy)表示,即2個(gè)像素在x和y方向上的距離分別為Δx,Δy.不同的δ決定了2個(gè)像素間的距離和方向,一般取0,45,90,135°這4個(gè)方向.

    當(dāng)2個(gè)像素間位置關(guān)系δ選定后,就生成距離為δ下的灰度共生矩陣pδ,即

    共生矩陣中元素表示一種灰度組合下出現(xiàn)的次數(shù).如元素pδ=(1,0)表示了圖像上位置關(guān)系為δ的2個(gè)像素灰度分別為1和0的情況出現(xiàn)的次數(shù).顯然不同的位置關(guān)系(距離或方向),元素值就不同.

    2 基于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)法的紋理特征

    結(jié)構(gòu)分析方法的主要目標(biāo)是找出紋理基元,在紋理基元所構(gòu)成的結(jié)構(gòu)上探索紋理規(guī)律.紋理基元的提取過(guò)程并不容易,在不考慮邊界像素的情況下,每個(gè)圖像中的每個(gè)像素都有4鄰域和8鄰域.通過(guò)每個(gè)像素的4鄰域或8鄰域都能計(jì)算出基元陣,在基元陣的基礎(chǔ)上可以計(jì)算圖像的其他紋理特征量,從而進(jìn)行圖像的紋理分析.

    2.1 傳統(tǒng)紋理基元陣

    基元陣由基元值構(gòu)成,所謂的基元值是以鄰域像素對(duì)該像素的矩來(lái)度量[8].假設(shè)有1幅圖像f(i,j),i=0,1,2,…,Lx-1;j=0,1,2.…,Ly-1,在不考慮邊界像素的情況下,計(jì)算每個(gè)像素的4鄰域像素灰度對(duì)該像素的矩[8]:

    計(jì)算每個(gè)像素的8鄰域像素灰度對(duì)該像素的矩[9]:

    其中INT為取整操作.

    矩值m(i,j)作為最小紋理基元的特征值,可以得到基元陣的表達(dá)式如下:

    2.2 本文擴(kuò)充8鄰域基元陣

    本文對(duì)8鄰域的基元矩陣進(jìn)行擴(kuò)充,將其擴(kuò)充為20鄰域的基元矩陣,如圖1和圖2所示的簡(jiǎn)單基元結(jié)構(gòu)示意圖.

    圖1 8鄰域基元陣

    圖2 本文提出的20鄰域基元矩陣

    本文取20鄰域點(diǎn)對(duì)中心點(diǎn)的矩值計(jì)算公式為

    在陷入黑暗前,我最后望了一眼布滿枯黃的荷塘。那些枯黃的荷葉在湖面上像是一只只垂死老人的手,血色盡失,筋脈分明。

    3 基于20鄰域灰度-基元共生矩陣的前景提取

    3.1 灰度-基元共生矩陣

    本文提出的20鄰域灰度-基元共生矩陣GP(|i,j d,θ),由灰度共生矩陣和本文提出的20鄰域基元陣共同構(gòu)建,i=0,1,2,…,L1;j=0,1,2,…,L2.其中L1為灰度共生矩陣的最大灰度值,L2為20鄰域基元陣中的最大基元值.GP矩陣的大小由灰度共生矩陣和20鄰域基元陣決定,即(L1+1)×(L2+1),此值往往較大.

    為減少計(jì)算量,在創(chuàng)建灰度基元共生矩陣之前,需先壓縮量化為N級(jí),N一般取8,16,32,64,128,256[10].本文取N=16.

    矩陣中的元素GP(i,j|d,θ)為θ方向上距離為d的灰度值為i、基元值為j的點(diǎn)對(duì)數(shù)量.例如GP(1 ,2 |1,0°)=5,即表示在某幅圖像的灰度-基元共生矩陣中,在0°方向(水平方向)上相距1個(gè)像素,灰度值為1(i=1),基元值為2(j=2)的點(diǎn)對(duì)數(shù)是5.

    3.2 特征向量

    定義灰度-基元共生矩陣后,將傳統(tǒng)的特征量熵引進(jìn)灰度-基元共生矩陣的特征計(jì)算,建立圖像的紋理特征.

    熵是圖像所具有的信息量的度量,紋理信息也屬于圖像信息[11].若圖像沒(méi)有任何紋理,則熵值幾乎為零.若細(xì)紋理多,則熵值較大;圖像越平滑,熵越小.

    3.3 本文算法步驟及流程

    本文將8鄰域基元陣擴(kuò)充為20鄰域基元陣.通過(guò)將灰度共生矩陣和20鄰域基元陣的結(jié)合,提出20鄰域灰度-基元共生矩陣,其對(duì)視頻中前景提取的思路如下:

    1)從第1幀開始,逐幀讀取視頻的每一幀,并將其彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像.直至第100幀,作為背景訓(xùn)練.

    2)計(jì)算每幀灰度圖像各個(gè)點(diǎn)的20鄰域灰度-基元共生矩陣,并依此計(jì)算各像素點(diǎn)的熵值B,保存100幀背景訓(xùn)練的各像素點(diǎn)的熵值數(shù)據(jù).

    3)讀取t時(shí)刻(t>100幀)的圖像,計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的20鄰域灰度-基元共生矩陣,并依此計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)在該時(shí)刻的熵值Pt.

    4)將t時(shí)刻的熵值Pt和背景數(shù)據(jù)中的熵值B進(jìn)行判斷分析,若P包含在[Bmin,Bmax]之間,則說(shuō)明該點(diǎn)為背景點(diǎn),否則為前景點(diǎn).

    5)對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理,優(yōu)化前景目標(biāo).

    6)t=t+1,讀取t+1時(shí)刻的圖像,返回步驟3)進(jìn)行操作.

    為驗(yàn)證本文算法的有效性,筆者進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并將傳統(tǒng)的灰度共生矩陣算法與本文算法所提取的效果進(jìn)行比對(duì).

    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析

    本文的實(shí)驗(yàn)是在基于Windows 10.1和MATLAB 2015b的平臺(tái)上進(jìn)行和操作完成的,測(cè)試所用的視頻采集來(lái)自某十字路口的交通監(jiān)控視頻圖像序列,視頻攝像機(jī)安裝固定.將本文算法與傳統(tǒng)的灰度共生矩陣算法進(jìn)行仿真測(cè)試,對(duì)比結(jié)果如圖3所示.

    圖3 不同算法對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行提取的效果比對(duì)

    表1 不同算法的前景提取所耗費(fèi)的時(shí)間

    圖3為本文算法和傳統(tǒng)的灰度共生矩陣算法對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行提取的效果比對(duì)圖.其中:圖3a、3d、3g為原始視頻經(jīng)灰度轉(zhuǎn)換化后的灰度圖像;圖3b、3e、3h為用傳統(tǒng)的灰度共生矩陣算法對(duì)視頻中前景進(jìn)行提取的提取效果圖;圖3c、3f、3k為采用本文提出的灰度-基元共生矩陣算法進(jìn)行視頻中前景提取的效果圖.表1為本文算法和傳統(tǒng)灰度共生矩陣算法的前景提取所耗費(fèi)的時(shí)間數(shù)據(jù).

    依據(jù)圖3比對(duì)可發(fā)現(xiàn),相比于傳統(tǒng)的灰度共生矩陣算法的提取效果,本文所提的20鄰域灰度-基元共生矩陣算法對(duì)前景的提取效果更佳.由于20鄰域灰度-基元共生矩陣具有特征維度低、支持旋轉(zhuǎn)不變性等優(yōu)點(diǎn),其采集的數(shù)據(jù)是中心點(diǎn)周圍的20個(gè)點(diǎn),比8鄰域的8個(gè)點(diǎn)更能體現(xiàn)中心像素點(diǎn)的性質(zhì),因此不會(huì)出現(xiàn)對(duì)個(gè)別運(yùn)動(dòng)物體(尤其是目標(biāo)與背景顏色相近時(shí))漏檢的情況,也不會(huì)出現(xiàn)對(duì)單個(gè)完整的運(yùn)動(dòng)物體提取不全的情況.本實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)算法,本文的方法能夠更好地對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行提取.

    依據(jù)表1數(shù)據(jù)可知,本文算法每幀前景提取的平均時(shí)間為5.801 s.雖高于傳統(tǒng)算法所耗費(fèi)的時(shí)間,但由于其具有較好的提取效果,且CPU 5.801s耗時(shí)不算高,因而更有應(yīng)用價(jià)值.若對(duì)實(shí)時(shí)性有較高需求,可換用GPU進(jìn)行計(jì)算,可再減少本文算法的耗時(shí),以便于更好應(yīng)用.

    因此,綜上所述,本文的方法能比傳統(tǒng)算法更好地對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行提取.

    4 總結(jié)

    本文中,筆者通過(guò)紋理特征研究了前景提取的問(wèn)題,提出了基于20鄰域灰度-基元共生矩陣的新算法.該算法是在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)法的灰度共生矩陣的基礎(chǔ)上,與結(jié)構(gòu)法的基元陣結(jié)合,是對(duì)8鄰域基元陣的一種擴(kuò)充.通過(guò)使用紋理特征量熵并分析熵值的變化情況,對(duì)視頻中的前景和背景進(jìn)行判斷.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的灰度共生矩陣方法相比,本文提出的方法能夠更好地對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行提取,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值.

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