運(yùn)動目標(biāo)檢測（運(yùn)動目標(biāo)檢測）

檢測方法

基于統(tǒng)計背景模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法

問題：

（1）背景獲?。盒枰趫鼍按嬖谶\(yùn)動目標(biāo)的情況下獲得背景圖像

（2）背景擾動：背景中可以含有輕微擾動的對象，如樹枝、樹葉的搖動，擾動部分不應(yīng)該被看做是前景運(yùn)動目標(biāo)

（3）外界光照變化：一天中不同時間段光線、天氣等的變化對檢測結(jié)果的影響

（4）背景中固定對象的移動：背景里的固定對象可能移動，如場景中的一輛車開走、一把椅子移走，對象移走后的區(qū)域在一段時間內(nèi)可能被誤認(rèn)為是運(yùn)動目標(biāo)，但不應(yīng)該永遠(yuǎn)被看做是前景運(yùn)動目標(biāo)

（5）背景的更新：背景中固定對象的移動和外界光照條件的變化會使背景圖像發(fā)生變化，需要及時對背景模型進(jìn)行更新，以適應(yīng)這種變化

（6）陰影的影響：通常前景目標(biāo)的陰影也被檢測為運(yùn)動目標(biāo)的一部分，這樣將影響對運(yùn)動目標(biāo)的進(jìn)一步處理和分析

背景模型

背景模型提取

前提假設(shè) 在背景模型提取階段，運(yùn)動目標(biāo)在場景區(qū)域中運(yùn)動，不會長時間停留在某一位置

視頻流中某一像素點只有在前景運(yùn)動目標(biāo)通過時，它的亮度值才發(fā)生大的變化，在一段時間內(nèi)，亮度值主要集中在很小的一個區(qū)域中，可以用這個區(qū)域內(nèi)的平均值作為該點的背景值。具體實現(xiàn)過程：在YUV顏色空間下，Y值的變化范圍為0~255，將該范圍劃分成若干區(qū)間[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，對于每個像素點，統(tǒng)計一段時間內(nèi)每個區(qū)間內(nèi)亮度值的出現(xiàn)的次數(shù)。找出出現(xiàn)次數(shù)最多的那個區(qū)間，將該區(qū)間內(nèi)所有值的平均值作為背景模型在該點的亮度值。這種方法不受前景運(yùn)動目標(biāo)的影響。

目標(biāo)檢測

運(yùn)動目標(biāo)檢測

檢測當(dāng)前圖像和背景圖像中對應(yīng)像素點的差異，如果差值大于一定閾值，則判定該像素為前景運(yùn)動目標(biāo)

后處理

噪聲的影響，會使檢測結(jié)果中出現(xiàn)一些本身背景的區(qū)域像素點被檢測成運(yùn)動區(qū)域，也可能是運(yùn)動目標(biāo)內(nèi)的部分區(qū)域被漏檢。另外，背景的擾動，如樹枝、樹葉的輕微搖動，會使這部分也被誤判斷為運(yùn)動目標(biāo)，為了消除這些影響，首先對上一步的檢測結(jié)果用形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行處理，在找出經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理的后的連通域，計算每個連通域中的面積，對于面積小于一定值的區(qū)域，將其拋棄，不看做是前景運(yùn)動目標(biāo)。