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论文研究-基于对称差分和背景减的运动目标检测.pdf
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通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自适应更新。实验结果证明,该算法计算简单,对光线变化具有适应性,能够完整地提取运动目标,改善了运动目标的检测效果,具有一定的鲁棒性。
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C omputer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2014,50(13)
基于对称差分和背景减的运动目标检测
邱光能,全惠敏
QIU Guangneng, QUAN Huimin
湖南大学 电气与信息工程学院,长沙 410082
Coll ege of E lectrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China
QIU Guangneng, QUAN Huimin. Moving object detection algorithm based on symmetrical-differencing and back-
ground subtraction. Computer E ngineering and Applications, 2014, 50(13):158-162.
Abstract:An algo rithm for moving object detection with a static background is prop osed by analyzing characteristic of
movement objects in video. The algorithm uses impro ved time-ave raged method to initialize background, it can obtain
reliable background in the condition of having moving objects . During backgro und updating, the paper comb ines background
subtraction method a nd multi-symmetrical-differencing. Experimental results show that the p roposed algorithm is quick,
robust, adapti ve to illumination changes and it impro ves the effect of moving obje ct detection.
Key words:moving object dete ction; adaptive background; multi-symmetrical- differe ncing; sudden illumination changes
摘 要:通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时
间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自
适应更新。实验结果证明,该算法计算简单,对光线变化具有适应性,能够完整地提取运动目标,改善了运动目标的
检测效果,具有一定的鲁棒性。
关键词:运动目标检测;自适应背景;多重对称差分;光线突变
文献标志码:A 中图分类号:TP391 doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1207-0111
1 引言
智能视频监控是图像处理和计算机视觉领域的研究
热点,具有十分广泛的应用领域,如交通场景中车辆和
行人情况的监控,超市和银行等公共场所的监控。智能
视频监控主要包括运动目标检测、目标分类、目标跟踪
和行为理解四部分。其中运动目标检测是智能视频监
控系统的关键部分,是目标跟踪和行为理解的基础。
常用的运动目标检测法有光流法、帧差法和背景减
法。基于光流法的运动检测由于孔径及遮挡问题计算
复杂耗时,其实时处理比较困难。
帧间差分法通过序列图像中相邻两帧图像相减并
且阈值化来提取运动目标区域,算法简单,速度快,易于
硬件实现,对光线的变化不是非常敏感。相邻两帧差分
法依赖于运动目标的运动速度,速度过快或过慢都无法
检测出完整的运动目标。
背景减法是先构建一个背景图像,然后利用当前图
像与背景图像相减得到差分图像,通过阈值分割来提取
目标。常用的背景建模算法有:时间平均法、W4 方法、
码本方法、核密度估计法、混合高斯模型法等
[1]
。时间平
均法计算简单,但是当运动目标数量比较密集的情况
下,容易将目标误检为背景。文献[2]利用改进的 W4 方
法进行背景建模,取得了良好的检测效果。文献[3]提
出了一种改进的码本方法,可以处理背景运动和光照变
化,具有背景训练不受限制、速度快等特点。文献[4]利
基金项目:国家自然科学基金(No.60835004)。
作者简介:邱光能(1988—),男,硕士研究生,主要研究领域为数字图像处理,模式识别与人工智能;全惠敏(1971—),女,博士,副
教授,研究方向为数字信号处理及应用,现代网络与通信技术。 E-mail:geneil@sina.com
收稿日期:2012-07-12 修回日期:2012-09-21 文章编号:1002-8331(2014)13-015 8-05
CNKI 网络优先出版:2012 -10-11, h ttp://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20121011.1015.010.html
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