基于DM6446處理器的視頻運(yùn)動(dòng)車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
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時(shí)間：2012-11-05
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)
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3.1 差異積累背景建模
差異積累背景建模法首先要建立差異圖像，設(shè)差異圖像為F（i,j,t），當(dāng)前視頻幀為f（i,j,tc），基準(zhǔn)幀為f（i,j,tb），則由當(dāng)前幀與基準(zhǔn)幀比對(duì)可以得到一幅差異圖像，可表示為公式（1）：
這里的Tf 是一個(gè)特定的門(mén)限，決定著差異的程度。
若兩幅圖像間灰度差在其坐標(biāo)上有較大的不同時(shí)，F(xiàn)（i,j,t）的值被賦為1,否則為0.這樣可以生成一個(gè)像素值為0 或1,大小與輸入圖像一致的圖像矩陣，稱(chēng)為差異圖像。現(xiàn)在考慮一組m 幀視頻序列{f（i,j,t1），
f（i,j,t2）， …， f（i,j,tm）},本文選取視頻的第f（i,j,tc-3）幀作為基準(zhǔn)幀，系統(tǒng)初始化時(shí)將讀取的第一幀視頻數(shù)據(jù)賦予基準(zhǔn)幀，基準(zhǔn)幀隨著視頻的輸入不斷迭代，程序?qū)崿F(xiàn)時(shí)可按如下方式進(jìn)行迭代：
差異圖像描述了視頻圖像中物體的運(yùn)動(dòng)，若在連續(xù)圖像序列中存在相對(duì)穩(wěn)定的非運(yùn)動(dòng)區(qū)域則可考慮作為背景。差異圖像矩陣隨視頻幀變化而不斷改變，根據(jù)差異圖像每個(gè)像素值的變化程度可以得到一個(gè)差異積累動(dòng)態(tài)矩陣D（i,j,t）。如公式（2）所示：
λ記錄每個(gè)像素差異積累的深度，動(dòng)態(tài)矩陣的單元數(shù)量和高寬比例與差異圖像矩陣相同，當(dāng)差異圖像某位置處的值為0時(shí)使動(dòng)態(tài)矩陣相同位置處的計(jì)數(shù)器加1,這種計(jì)數(shù)器在動(dòng)態(tài)矩陣每個(gè)單元位置各有一個(gè)。在對(duì)視頻序列連續(xù)處理過(guò)程中，若動(dòng)態(tài)矩陣元素的計(jì)數(shù)器值等于λ時(shí)，就認(rèn)為對(duì)應(yīng)位置的像素灰度值在規(guī)定范圍內(nèi)無(wú)變化，可以作為背景像素。
背景的更新采用加權(quán)平均法，設(shè)更新前背景為Bold（i,j,t），新背景為Bnew（i,j,t），結(jié)合系數(shù)利用公式（3）可獲得當(dāng)前更新的背景。應(yīng)用場(chǎng)景的背景會(huì)隨著新視頻幀的輸入而不斷進(jìn)行自動(dòng)更新，圖3 示意了差異積累法的背景更新效果。
圖3 差異積累背景建模過(guò)程示意圖
3.2 運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)
在獲得背景模型后，采用背景差法即可獲得背景差圖，設(shè)背景差圖為Bd（i,j,t），則有：
對(duì)背景差圖做二值化處理即可獲得視頻運(yùn)動(dòng)車(chē)輛區(qū)域。本文二值化閾值選取采用文獻(xiàn)[5]的Otsu 法（最大類(lèi)間方差法）。Otsu 法根據(jù)圖像的灰度特性，將圖像分成前景和背景兩部分。前景和背景之間的類(lèi)間方差越大，說(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大，當(dāng)部分前景錯(cuò)分為背景或部分背景錯(cuò)分為前景時(shí)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差異變小，因此，使類(lèi)間方差最大的分類(lèi)意味著錯(cuò)分概率最小，選取使類(lèi)間方差最大和類(lèi)內(nèi)方差最小的圖像灰度值作為最佳閾值。
3.3 形態(tài)學(xué)濾波
僅對(duì)背景差圖像做二值化處理是不夠的，在二值圖中可能出現(xiàn)因錯(cuò)判而導(dǎo)致的空洞和細(xì)小的噪聲，須進(jìn)一步經(jīng)形態(tài)學(xué)濾波處理以連接相關(guān)區(qū)域和去噪，具體的操作是腐蝕和膨脹。腐蝕的作用是從二值圖像中消除不相關(guān)的細(xì)節(jié)，膨脹可以使裂縫橋接起來(lái)。先腐蝕后膨脹的過(guò)程具有消除細(xì)小物體，在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體和平滑較大的邊界時(shí)又不明顯地改變其面積的作用。先膨脹后腐蝕的過(guò)程具有填充物體內(nèi)部細(xì)小空洞、連接鄰近物體、在不明顯改變面積的情況下平滑其邊界的作用。本文中選擇3×3 像素大小的結(jié)構(gòu)元素先后對(duì)二值圖進(jìn)行腐蝕和膨脹操作。
3.4 區(qū)域生長(zhǎng)法目標(biāo)定位
定位是指獲取視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的空間位置，本文采用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行位置標(biāo)記。區(qū)域生長(zhǎng)法（Region Growing）是一種有效的圖像分割算法，算法將有相似性質(zhì)的像素或子區(qū)域集合起來(lái)構(gòu)成區(qū)域并不斷擴(kuò)大區(qū)域范圍?；痉椒ㄊ且砸唤M種子點(diǎn)開(kāi)始將與種子性質(zhì)相似的相鄰像素附加到生長(zhǎng)區(qū)域的每個(gè)種子上，逐步構(gòu)成區(qū)域，在沒(méi)有像素滿(mǎn)足加入某個(gè)區(qū)域的條件時(shí)停止生長(zhǎng)。種子點(diǎn)的自動(dòng)選擇應(yīng)滿(mǎn)足3 條準(zhǔn)則：
① 種子與其鄰域必須有高相似度；② 在想得到的區(qū)域內(nèi)，至少要能產(chǎn)生一顆種子；③ 不同區(qū)域的種子不能連接。
評(píng)論