檢測方法

基于統(tǒng)計背景模型的運動目標(biāo)檢測方法

問題:

(1)背景獲?。盒枰趫鼍按嬖谶\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)為是運動目標(biāo),但不應(yīng)該永遠被看做是前景運動目標(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動目標(biāo)的一部分,這樣將影響對運動目標(biāo)的進一步處理和分析

背景模型

背景模型提取

前提假設(shè) 在背景模型提取階段,運動目標(biāo)在場景區(qū)域中運動,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動目標(biāo)的影響。

目標(biāo)檢測

運動目標(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動區(qū)域,也可能是運動目標(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,不看做是前景運動目標(biāo)。