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    188宝金博页面版: 视频序列中运动目标检测算法

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    内容提示： Computer Engineering andApplications计算机工程与应用2011，47 （16）1引言视频序列中运动目 标的检测是计算机视觉研究的重点与难点，传统检测方法包括光流法[1]、帧间差分法[2]和背景差分法[3]。光流法虽然可以在摄像机运动的情况下检测独立运动的对象， 但由于计算复杂， 抗噪能力差， 难以用于实时处理。 帧间差分法计算简单， 受光照影响。觳饨峁茉硕勘晁俣扔跋齑。 背景差分法是目 前视频检测中最常用的一种方法，利用背景差分法提取前景像素要解决以下3 个难题：（1）光线变化和噪声影响： 连续光线变化和光线突变 （室内开关灯或室外天气突变），以及环境噪声都会对...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：8 | 上传日期：2014-12-31 20:35:33 | 文档星级：
    Computer Engineering andApplications计算机工程与应用2011，47 （16）1引言视频序列中运动目 标的检测是计算机视觉研究的重点与难点，传统检测方法包括光流法[1]、帧间差分法[2]和背景差分法[3]。光流法虽然可以在摄像机运动的情况下检测独立运动的对象， 但由于计算复杂， 抗噪能力差， 难以用于实时处理。 帧间差分法计算简单， 受光照影响。觳饨峁茉硕勘晁俣扔跋齑。 背景差分法是目 前视频检测中最常用的一种方法，利用背景差分法提取前景像素要解决以下3 个难题：（1）光线变化和噪声影响： 连续光线变化和光线突变 （室内开关灯或室外天气突变），以及环境噪声都会对检测结果产生影响。（2）背景更新： 背景往往不是静止的， 存在运动和变化，所以要对背景实时更新。（3）阈值选。 阈值的选取是划分前景和背景的依据， 阈值过大会丢失运动目 标的像素， 阈值过小会导致检测出虚假目标。针对以上3 个问题，提出一种新的背景差分算法。 通过区域级检测更好地消除噪声影响， 通过像素级检测细化目 标边缘， 并实时更新背景， 在区域检测中采取了一种基于熵能的自适应阈值[4]。2运动目标检测算法算法简述及流程图一个好的目 标检测算法应该能够自 适应地消除天气变2.1化、光照变化和噪声变化带来的影响。 在真实视频序列中， 噪声的分布并不是平均的， 可能出现局部环境复杂而噪声偏大的情况， 传统的单阈值背景差分法 （如otsu算法[5]）采用同一个阈值对整幅图像分割并不能得到最优结果。 归一化块相关法[6]是一种基于区域特征的背景差分法， 它把一帧图像分为若干块，分别与背景块相比较，归一化后的相关值与期望值差别大于阈值的块被认为是运动块。 此方法的难点是阈值的更新，另外区域级处理造成检测精度较低。 本文采取基于熵能的阈值选取算法对每个像素块构造自 适应阈值， 并随检测图像帧的更新而更新， 然后对初步划分的前景区域和背景区域邻接像素进行二次检测，从而提高检测精度。运行期均值法[7]是一种实时背景更新算法，本文对其加以改进，引入一个自适应光线变化的更新因子。视频序列中运动目标检测算法胡晓辉， 关HU Xiaohui， GUAN Shan兰州交通大学 电子与信息科学学院，兰州 730070School of Electronic and Information Engineering，Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou 730070，China山HU Xiaohui， GUAN Shan.Detection algorithm of moving target in video sequences.Computer Engineering and Applica-tions，2011，47 （16）：166-168.Abstract： This paper proposes an object detection algorithm combined with regional-level and pixel-level background subtrac-tion method.It can effectively resolve the problem of uneven distribution of noise in video sequence.A self-adaptive localthreshold based on entropy power is used to classify foreground and background.On this basis， pixels in the region adjacentto the foreground and background are detected.This paper also proposes a background updating algorithm which is self-adaptiveto changes of illumination.Experimental results demonstrate that the integrity of object detection and noise immunity are bet-ter than traditional single threshold background subtraction by using this method， and this algorithm can accurately detectmoving targets.Key words： video detection；entropy power；self-adaptive threshold；background updating摘要：提出 一种结合区域级和像素级背景差分法的目 标检测算法， 可以有效解决视频序列中噪声 分布不均问题。 利用 一种基于熵能的局部自 适应阈值划分出 前景和背景， 在此基础上对前景和背景邻接区域像素点进行检测， 并提出 一种自 适应光线变化的背景更新算法。 实验结果表明， 该算法比传统单阈值背景差分法抗噪能力更强， 检测目 标轮廓更加完整， 能够准确检测出 运动目 标。关键词：视频检测； 熵能； 自 适应阈值； 背景更新DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.16.050文章编号：1002-8331 （2011）16-0166-03文献标识码：A中图分类号：TP391.41基金项目：国家自然科学基金 （the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10661007）；兰州交通大学青蓝工程资助项目。作者简介：胡晓辉 （1963—），男，博士，教授，主要研究领域为智能计算、网络体系结构；关山 （1983—），男，硕士研究生。 E-mail：gusa123@126.com收稿日期：2010-05-05；修回日期：2011-04-13166

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