基于联合直方图的运动目标检测算法-贾建英.pdf
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1、Computer Engineering andApplicationskf算机工程与应用基于联合直方图的运动目标检测算法贾建英,董安国JIA Jianying,DONG Anguo长安大学理学院,西安710064School of Science,Changan University,Xian 7 1 0064,ChinaJIA Jianying,DONG AnguoMoving target detection algorithm based on joint histogramComputer Engineeringand Applications,2016,52(5):199203Ab
2、stract:Detecting a complete moving target from video image sequences is a hot spot in computer vision research,thispaper proposes a moving target detection algorithm based on the joint histogramThe algorithm uses the joint histogramto describe the similarity between adjacent flames,through blocking
3、successively on two adjacent flames in video sequences,calculates the joint histogram of adjacent flames corresponding block and combines the structural similarity index to gradually remove the background block,moving target itself does not be handled in the algorithm,thus it can effectively avoidde
4、tected moving objects appear empty phenomenon,finally it gets a complete moving targetNumerical experimentsshow that the algorithm has better detectionKey words:moving target detection;joint histogram;similarity index;wavelet decomposition摘要:从视频序列图像中检测完整的运动目标一直是计算机视觉研究的热点,基于联合直方图提出了一种运动目标检测算法。该算法利用联
5、合直方图来描述相邻帧间的相似性,通过对视频序列中相邻两帧图像进行逐次分块,计算相邻帧对应分块的联合直方图并结合构造的相似性指标以逐步去除背景块,算法对运动目标本身不作处理,就能有效地避免检测到的运动目标出现空洞现象,最终得到了完整的运动目标。数值实验说明了该算法具有较好的检测性。关键词:运动目标检测;联合直方图;相似性指标;小波分解文献标志码:A 中图分类号:TP3914 doi:103778jissn10028331140302971 引言运动目标检测是机器视觉的一个重要研究方向,倍受国内外研究者的重视。从理论上说,运动目标检测在交通、军事、医学、安全等诸多领域都具有良好的应用发展前景,但由
6、于录制视频的自然场景中时常会存在气候、光照变化以及其他随机因素的影响,背景中的某些区域容易被误检测为运动目标,造成了运动目标检测的错误性。而大多数研究运动目标检测的方法都是基于理想的背景条件,并且检测效果也存在不尽人意的地方。运动目标检测常用的方法有相邻帧差法、光流法胆4,、背景减法降哪等。相邻帧差法是对相邻两帧视频序列图像直接作差分,差分结果不小于给定的分割阈值则判断是运动目标的一种方法。相邻帧差法操作简单容易程序实现,并且由于视频序列图像中选取的相邻两帧图像之间的相隔时间比较短暂,对随机因素如光照的变化不敏锐,因此,能较强地适应录制视频的自然场景中随机因素的变化一。8,。但相隔时间比较短暂
7、当运动目标速度变化较快时使得相邻两帧图像间重叠较多,重叠部分不易被检测到,造成运动目标检测的不完整,即在运动目标上容易产生空洞。另外由于相邻两帧图像间必然存在着灰度变化,直接作差分利用阈值判断运动目标,也易造成检测到的运动目标比真实运动目标轮廓更大一些;光流法是一种根据运动目标随时间变化的光流特性来计算视频序列图像的光流场,并利用目标运动特点实现检测的方法。即使在移动摄像机的情况下,光流法都可以很好地从复杂背景中检测到运动目标。然而,光流基金项日:国家自然科学基金(No11171043,No11201038);中央高校基本科研业务费专项资金项目(NoCHD2012TD015)。作者简介:贾建英
8、(1989一),女,研究生,研究领域为数字图像处理;董安国(1964一),男,教授,研究领域为数值代数、数字图像处理、复杂交通系统建模及优化,E-mail:jiajianyin91989163com。收稿日期:20140320 修回日期:20140519 文章编号:10028331(2016)05019905CNKI网络优先出版:20140815,http:wwwcnkinetkcmsdoi103778jissn1002-833114030297html万方数据Computer Engineering andApplications计算机工程与应用法一,计算容量大,程序设计复杂度高,缺乏实用性
9、以及实时性;背景减法是先通过建立与实际背景相近的背景模型,再将每帧图像与当前背景模型作差分,进行去除背景以检测到运动目标。若实际背景在预先知道的条件下,背景减法”o】能检测到完整的运动目标。然而背景模型的建立与录制视频的自然场景变化密切相关,因此当背景模型不能得到很好的更新时,将对运动目标的检测带来很大的影响。徐胜男等人提出了一种时间序列图像自动配准方法,里面利用联合直方图来实现图像自动配准,而联合直方图”2,可以用来描述相邻帧问的相似性,本文在此启发下提出了基于联合直方图的运动目标检测算法,通过联合直方图去除背景检测运动目标不仅可以很好地去除背景,而且可以避免在运动目标中产生空洞现象,保证了
10、运动目标的完整性。本文的创新主要体现在以下三个方面:(I)将联合直方图运用到运动目标检测中;(2)引入相似性指标r判断得到的联合直方图是否是背景的联合直方图以去除背景;(3)提出了逐次分块的迭代思想。2联合直方图联合直方图是指两幅尺寸相同(MxN)的图像Z和间对应位置上像素对的灰度组合出现的频率。按上述定义,其频率计算如下:MJh(m,n)-fi(f(i,)一m,厶(i,)一门)i=1,=1其中(m,n)为一种灰度组合,m、n=0,1,255,函数f1x:0v:0砸川21i其他。 。所有可能出现的灰度组合(m,n)在xoy平面上形成离散的点图,如图2所示(其左上角为坐标原点,从坐标原点向下为x
11、轴正方向,从坐标原点向右为Y轴正方向)。f0 1誓(a)前一帧 (b)后一帧图1 从一段视频巾取出的相邻两帧图像图2相邻帧的联合直方图视频序列中相邻两帧图像中运动的是车辆,其余是静止的,对相邻两帧图像如果进行相同的分块,由上面联合直方图的定义知,若两帧图像中处于同一位置的块均不含运动目标,则该两块间的联合直方图中的“白点”应集中分布在直线Y=x上;否则,“白点”的分布就比较分散。为了说明联合直方图的这一特征,利用图3中A、B、C三个块进行验证。图3(a)、(b)是图1(a)、(b)两帧图像通过相同分块得到的,选图3(a)中的三块分别记作A、B、C,在图3(b)中找到对应块作同样标记,其中A块中
12、只含背景,B块中既含背景又含车辆目标,C块中只含车辆目标。只含背景的对应块A的联合直方图如图4(a)所示,从图中可以看出,对于只含背景的对应块来说,其联合直方图的分布集中在直线y=X上。图4(b)是对应块B的联合直方图,可以看出对于既含背景又含车辆目标的对应块来说,其联合直方图的分布并不完全集中在直线Y=x上。图4(C)是对应块C的联合直方图,从图4(c)可以看出对于只含车辆目标的对应块来说,其联合直方图的分布也并不完全集中在直线Y=x上。卜叠过。叠叠(a)前一帧 (b)后一帧图3对图1(a)、(b)进行相同分块(a)位置A的联 (b)位置B的联 (C)位置C的联合直方图 合直方图 合直方图图
13、4联合直方图基于上述分析,针对视频序列图像中运动目标的检测,去除背景只需看背景块的联合直方图分布是否集中在直线Y=x上,故提出了基于联合直方图的运动目标检测算法,该算法实质上是利用联合直方图来描述相邻帧间的相似性。3基于联合直方图的相似性指标检测视频序列中运动目标时,对视频序列中相邻两帧图像进行相同分块,利用联合直方图去除背景得到运动目标,由于随机因素的影响,即使相同的两块间的联合直方图如图4(a)所示也不可能完全集中在直线Y-X上,为此引入一个相似性指标厂用来反映联合直方图点和直线Y=x的偏离程度。 联合直方图中的所有点到直线Y=x的平均距离作为相似性指标r,其计算公式:l,=去kYfIJh
14、(x川Y)万方数据贾建英,堇安国:基于联合直方图的运动目标检测算法其中s表示联合直方图中的点数,Xi、Yi分别表示联合直方图中点的横坐标和纵坐标。如图4(a)、(b)、(C)三个联合直方图,利用相似性指标,_的定义,其值分别为0479 5、9917 2和17619 4。可见,相似性指标r值能反映联合直方图中离散点和直线Y=x的偏离程度,进而可以作为指标来衡量对应的块是否含有运动目标。将视频序列中的相邻两帧图像进行相同分块,若某块相似性指标r值相对较小,说明联合直方图点的分布比较集中在直线Y=z上,则该块只含背景;若某块相似性指标,值相对较大,说明联合直方图点的分布并不完全集中在直线Y=x上,则
15、该块含车辆运动目标,可能既含背景又含车辆目标或只含车辆目标。再将分块后得到每小块的相似性指标,值进一步作一个直方图,根据得到的直方图就可以设置一定的阈值来判断分块后得到的每小块中是否不含运动目标,将不含运动目标的块设置为背景。4算法描述41边缘的定义视频序列中的运动目标检测问题,由前面知道,首先对视频序列中相邻两帧图像进行相同分块,利用联合直方图结合相似性指标r就可以去除那些只含背景的块,对于留下的部分,可能全是运动目标可能含有部分运动目标,将块内含有部分运动目标(也就是既含背景又含运动目标)的那些块称为车辆目标的边缘块。车辆边缘块示意图如图5所示,如果圆域代表运动目标车辆,则图5(a)、(C
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