于 明，劉 帥，師 碩

（河北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院，天津 300401）

改進(jìn)的ViBe運(yùn)動目標(biāo)檢測算法

于 明，劉 帥，師 碩

（河北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院，天津 300401）

ViBe算法存在初始化背景建模效果不佳、不適應(yīng)復(fù)雜背景變化以及消除鬼影較慢的問題.為了解決這些問題，提出一種改進(jìn)的ViBe算法.此算法首先采用多幀圖像梯度幅值進(jìn)行背景建模，在背景更新時(shí)，引入閾值自適應(yīng)調(diào)整因子，實(shí)現(xiàn)動態(tài)更新閾值，為提高消除鬼影效率，在鬼影消除判別過程中采用基于運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域整體性的判別方法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法能快速的消除鬼影，在復(fù)雜背景、光線變化環(huán)境中有更好的適應(yīng)性和更高的檢測精度.

ViBe；目標(biāo)檢測；梯度幅值；自適應(yīng)閾值；鬼影消除

0 引言

監(jiān)控視頻中的運(yùn)動目標(biāo)檢測是信息提取的關(guān)鍵步驟，是后續(xù)目標(biāo)分類、跟蹤等研究的基礎(chǔ).針對目前普遍采用的固定攝像頭設(shè)備進(jìn)行的視頻監(jiān)控，常用的方法是通過背景建模算法獲得背景模型，再通過差分法即用當(dāng)前幀減去背景模型獲得運(yùn)動目標(biāo).常用的背景差分法可分為均值濾波法、單高斯模型法、混合高斯模型法以及ViBe（Visual Background Extractor）算法等.均值濾波法[1]使用圖像序列的連續(xù)多幀平均像素值作為背景，若當(dāng)前幀與背景幀對應(yīng)位置的像素值差大于1個(gè)閾值時(shí)，則判定該像素點(diǎn)為前景，該算法計(jì)算簡單，實(shí)時(shí)性好，但對環(huán)境光照變化和一些動態(tài)背景變化比較敏感.單高斯模型法[2]根據(jù)背景像素點(diǎn)進(jìn)行建模，適用于單模態(tài)背景模型，對于有樹葉搖動、波動的水面等復(fù)雜背景，就會產(chǎn)生大量噪點(diǎn).混合高斯模型法[3]是運(yùn)動目標(biāo)檢測的經(jīng)典算法，算法對每1個(gè)像素點(diǎn)的像素值出現(xiàn)概率使用多個(gè)高斯分布進(jìn)行描述，能反映背景自身的變化，檢測效果較好，但計(jì)算量大，實(shí)時(shí)性差.

2011年，Barnich等人提出的ViBe算法[4]具有檢測速度快、效果好、占用內(nèi)存低的優(yōu)點(diǎn)，是一種高效的、魯棒性強(qiáng)的非參數(shù)背景建模算法，得到廣泛應(yīng)用.但是ViBe算法采用第1幀建立初始化背景模型，背景模型的建立過程過于簡單，還不能檢測出在第1幀就出現(xiàn)的運(yùn)動目標(biāo)[5].在背景更新過程中，也有不能及時(shí)適應(yīng)環(huán)境和運(yùn)動目標(biāo)變化的問題，雖然ViBe算法對鬼影有自己的消除算法，但消除速率較慢.針對上述問題，文獻(xiàn) [6]采用基于像素變化為每個(gè)像素設(shè)定閾值，提高前景檢測的精確度，但是對大范圍的動態(tài)背景處理后還會殘存較多噪聲點(diǎn).文獻(xiàn) [7]使用幀間差分技術(shù)，通過記錄相關(guān)像素值的時(shí)域變化來判斷鬼影像素，提高鬼影消除速率，但是其全局的更新策略導(dǎo)致前景像素被填充到背景樣本中.因此，本文對ViBe算法進(jìn)行改進(jìn)，首先采用多幀圖像梯度幅值進(jìn)行背景初始化，使得到的背景模型更加接近于真實(shí)背景，然后引入表示背景復(fù)雜度的程度因子來自適應(yīng)調(diào)整更新閾值.針對鬼影區(qū)域，增加基于目標(biāo)整體性的判別方法進(jìn)行改進(jìn)，使之能夠有效且快速的消除鬼影.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文改進(jìn)算法能較快地消除鬼影，并在復(fù)雜背景以及復(fù)雜環(huán)境中具有較好的適應(yīng)性.

1 ViBe原理描述

ViBe算法包括3個(gè)模塊：背景模型初始化、前景檢測和背景模型更新.

1）背景模型初始化：ViBe為每個(gè)像素v（x）建立背景模型，每個(gè)像素點(diǎn)的背景模型有N個(gè)像素值，記為M（x）={v1，v2，…，vk，…，vN}，通常N=20.初始化時(shí)，選擇圖像序列的第1幀，隨機(jī)選擇當(dāng)前像素點(diǎn)的8鄰域任意一點(diǎn)像素值存到當(dāng)前像素點(diǎn)的背景模型中，得到vk.重復(fù)N次，得到初始背景模型M（x）.

2）前景檢測：在歐式空間[8]定義1個(gè)以像素v（x）為圓心，匹配閾值R為半徑的圓SR（v（x））.它表示與v（x）歐氏距離小于R的所有點(diǎn)的集合，如圖1所示.

統(tǒng)計(jì)M（x）與v（x）歐氏距離小于R的個(gè)數(shù)，若大于最小匹配數(shù)Dmin，則判定該像素點(diǎn)是背景點(diǎn)，否則為前景點(diǎn)，如公式（1）所示.

式（1）中：0表示分類為背景點(diǎn)；1表示分類為前景點(diǎn).

3）背景模型更新：1個(gè)像素點(diǎn)被判定是背景點(diǎn)后，需要對該點(diǎn)及其鄰域進(jìn)行背景模型的更新.ViBe采用隨機(jī)更新與擴(kuò)散機(jī)制，對于判定是背景的像素v（x），它有1/φ的概率用其當(dāng)前的像素值更新背景樣本M（x），同時(shí)也有1/φ的概率隨機(jī)選擇鄰域的某個(gè)點(diǎn)的N個(gè)背景樣本元素中的1個(gè)更新.其中φ表示時(shí)間二次抽樣因子.

圖1 ViBe算法的半徑閾值判斷原理圖Fig.1 Radius threshold judgment of ViBe algorithm

2 改進(jìn)的ViBe算法

通過采用多幀梯度幅值建立背景模型，改善了背景初始化的效果，根據(jù)背景復(fù)雜程度把ViBe算法中的固定半徑閾值改成自適應(yīng)更新閾值，提高了對背景變化和運(yùn)動目標(biāo)變化的適應(yīng)性，提出基于目標(biāo)整體性的背景判別方法，達(dá)到快速消除鬼影的目的.本文改進(jìn)的ViBe算法流程圖如圖2所示.

2.1 基于多幀圖像梯度幅值建立背景模型

ViBe算法采用第1幀進(jìn)行背景初始化，容易產(chǎn)生鬼影.為了建立區(qū)分背景和前景的背景模型，本文使用基于多幀圖像梯度幅值[9]的背景初始化方法.首先收集前m幀像素的梯度幅值，設(shè)第k幀，坐標(biāo)（x，y）處的灰度值記為f（k），求取m幀內(nèi)像素的梯度變化最大值，如公式（2）所示

通過f可以表示連續(xù)m幀處在像素點(diǎn)（x，y）的變化情況，再求取像素點(diǎn)（x，y）的平均梯度幅值變化，如公式（3）所示

圖2 改進(jìn)的ViBe算法流程圖理圖Fig.2 Improved ViBe algorithm flow diagram

對像素點(diǎn)（x，y）的判定方法如公式（4）所示

式中：0表示背景點(diǎn)；1表示前景點(diǎn).本文的背景初始化方法能建立1個(gè)預(yù)先判斷出背景前景的背景模型，對于殘存的噪聲點(diǎn)，將在后續(xù)的背景更新中進(jìn)行消除.

2.2 閾值自適應(yīng)調(diào)整因子

原始ViBe算法的模型更新半徑R和更新率T是固定的[10]，不利于前景檢測，不能適應(yīng)環(huán)境背景變化.為適應(yīng)復(fù)雜場景變化改進(jìn)固定閾值為自適應(yīng)調(diào)整閾值，為每個(gè)像素點(diǎn)設(shè)置自己的更新率T（Px）和半徑閾值R（Px）.使用新像素與樣本集合中樣本點(diǎn)的最小距離Dt（Px）表現(xiàn)背景的復(fù)雜程度，并更新閾值，定義為公式（5）

式中：I（Px）是新像素點(diǎn)Px的一個(gè)樣本點(diǎn)，dist（I（Px），Px）是求樣本點(diǎn)與像素點(diǎn)的最小距離；Dt（Px）是第t幀時(shí)新像素點(diǎn)Px與其樣本集的各點(diǎn)的最小距離.背景復(fù)雜程度可以用來表示，表示所有新像素點(diǎn)的最小距離的平均值，如公式（6）所示

背景模型的更新率T（Px）的值通過平均最小距離dmin（Px）調(diào)整，如公式（7）所示

半徑閾值R（Px）可通過公式（8）自適應(yīng)調(diào)整，式中Rs用于控制背景復(fù)雜度對半徑閾值的調(diào)整.

對ViBe算法的固定半徑閾值R和固定時(shí)間更新率T用自適應(yīng)閾值R（Px）和T（Px）代替，閾值更新機(jī)制是通過平均最小距離調(diào)整，是能夠體現(xiàn)背景復(fù)雜程度的因子.

2.3 目標(biāo)整體性判別方法消除鬼影

ViBe算法在背景初始化過程中會在原始位置檢測到1個(gè)虛假的運(yùn)動區(qū)域，形成鬼影區(qū)域[11].ViBe基于像素點(diǎn)消除鬼影，對鬼影區(qū)域消除的速率較慢.為了加快消除速率，本文把靜止?fàn)顟B(tài)的像素點(diǎn)Px組成目標(biāo)塊M（Px），從整體上消除鬼影.如果1個(gè)目標(biāo)塊連續(xù)靜止而被檢測為背景，該目標(biāo)塊就是鬼影，如公式（9）所示.

式中，Ent[M（Px）]初始值是0，用來計(jì)數(shù)目標(biāo)塊連續(xù)被檢測為前景的次數(shù).如果1個(gè)前景目標(biāo)塊是連續(xù)靜止的前景點(diǎn)，則每更新一幀，Ent[M（Px）]加1，連續(xù)累加大于固定的閾值TN，則判斷Ent[M（Px）]為鬼影塊，把目標(biāo)快中所有像素點(diǎn)置為背景點(diǎn).

3 實(shí)驗(yàn)分析

本文實(shí)驗(yàn)代碼借助于OpenCV2.4.9開源庫使用C＋＋編寫，采用PETS2009[12]和ChangeDetection（CDnet）[13]數(shù)據(jù)集，算法中背景初始化樣本個(gè)數(shù)N=20，選取背景幀m=5，半徑閾值TR初始值為20.硬件環(huán)境：Intel i3，2.27 GHz CPU，RAM 8 GB.軟件環(huán)境：64位Windows7旗艦版，Visual Studio 2010.

3.1 復(fù)雜背景實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)選取CDnet數(shù)據(jù)集中具有波動的湖面、搖曳的樹枝和變化的樹影的視頻Overpass、Fountain02、Highway來測試ViBe算法、文獻(xiàn) [6]算法和本文算法對復(fù)雜背景的適應(yīng)性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示.

圖3 復(fù)雜環(huán)境的實(shí)驗(yàn)對比Fig.3 Experimental comparison of complex environments

由圖3中可以看出，場景中的微小變化背景如湖面的水波、搖曳的樹枝和變化的樹影，產(chǎn)生很多噪聲. ViBe算法明顯受到了干擾，產(chǎn)生了大量的誤檢像素點(diǎn)，文獻(xiàn) [6]算法雖然能消除大部分噪聲點(diǎn)，但還有很多誤檢像素點(diǎn)，而本文改進(jìn)的算法有效地濾除背景噪聲點(diǎn)，檢測到的目標(biāo)也較為精確.

3.2 鬼影消除實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)采用ChangeDetection（CDnet）數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集中有11類具有挑戰(zhàn)性的場景，大約有16萬幀視頻.本節(jié)選取該數(shù)據(jù)集下的Pedestrians、PETS2006兩個(gè)視頻用于測試原ViBe算法、文獻(xiàn) [7]算法和本文改進(jìn)算法的鬼影消除效果，鬼影消除的效果對比如圖4所示.

圖4 鬼影消除的實(shí)驗(yàn)對比Fig.4 Experimental comparison of ghost elimination

由圖4中可以看出，當(dāng)目標(biāo)移動了很大距離后，ViBe算法還殘留大量鬼影像素點(diǎn)，且目標(biāo)整體不夠完整.文獻(xiàn) [7]算法雖然提升了消除速率，但仍存在鬼影區(qū)域.本文改進(jìn)的基于整體目標(biāo)區(qū)域的判別方法有效地消除了鬼影，并且去除速率較快.

實(shí)驗(yàn)選用精度Precision，召回率Recall，評價(jià)值F1_measure作為衡量檢測結(jié)果的定量指標(biāo)[14]，Precision指標(biāo)反映正確的前景像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)所占檢測出的前景像素點(diǎn)的比值，Recall指標(biāo)反映了正確分類的前景像素點(diǎn)個(gè)數(shù)與真實(shí)的前景個(gè)數(shù)的比重，F(xiàn)1_measure是綜合考慮Precision以及Recall 2個(gè)指標(biāo)，反映的是整體的檢測效果.計(jì)算公式分別如式（10）、式（11）、式（12）所示.

式中：TP表示正確分類的前景像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；FP表示被誤檢為背景像素點(diǎn)的前景像素點(diǎn)個(gè)數(shù).

實(shí)驗(yàn)對比如表1所示.由于本文算法為鬼影消除加入基于目標(biāo)整體性的判別方法[15]，使消除鬼影速度加快，Precision指標(biāo)明顯高于ViBe算法.本文基于背景復(fù)雜度的自適應(yīng)閾值更新機(jī)制，能夠適應(yīng)復(fù)雜背景，Recall指標(biāo)高于ViBe算法.綜合Precision和Recall指標(biāo)，本文算法的F1_measure也高于ViBe算法.

表1 算法定量評價(jià)Tab.1 Quantitative evaluation of the algorithm

ViBe算法每幀處理時(shí)間約為20 ms，本文算法的每幀處理時(shí)間約為30 ms，算法復(fù)雜度比ViBe有所增加.綜合考慮在滿足實(shí)時(shí)要求的條件下，本文算法顯著提升了檢測效果.

3.3 復(fù)雜環(huán)境實(shí)驗(yàn)分析

選取PETS2009數(shù)據(jù)集中會產(chǎn)生目標(biāo)遮擋的復(fù)雜環(huán)境視頻，將本文改進(jìn)算法與均值法、單高斯算法、混合高斯算法、原ViBe算法進(jìn)行對比試驗(yàn).原始圖片如圖5a）、圖5b）所示，實(shí)驗(yàn)效果對比如圖5所示.

圖5 不同方法效果對比Fig.5 Contrast effect of different methods

從圖5中可以看出，相比均值法、單高斯算法、混合高斯算法，ViBe算法的運(yùn)動前景檢測效果較好，運(yùn)動目標(biāo)提取區(qū)域較為精確，對背景的誤檢像素點(diǎn)較少，對遮擋的處理效果較好，適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境.

4 總結(jié)

通過分析ViBe算法原理，從背景初始化、背景更新和鬼影消除3個(gè)方面對ViBe算法進(jìn)行改進(jìn).通過采用多幀圖像的梯度幅值建立更接近真實(shí)背景的背景模型，引入閾值自適應(yīng)調(diào)整因子來適應(yīng)運(yùn)動人群和場景的變化，加入基于運(yùn)動目標(biāo)整體性的鬼影判別方法提高鬼影消除效率.實(shí)驗(yàn)選用PETS2009數(shù)據(jù)集和CD－net數(shù)據(jù)集，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法在鬼影消除速度和對復(fù)雜背景的噪聲抑制效果均優(yōu)于原始算法，對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性優(yōu)于其他背景建模算法.

[1]Meier T，Ngan K N.Video segmentation for content-based coding[J].Circuits and Systems for Video Technology IEEE Transactions on，1999，9（8）：1190-1203.

[2]Wren C R，Azarbayejani A，Darrell T，et al.Pfinder：real-time tracking of the human body[C]//Photonics East.International Society for Optics and Photonics，1996：780-785.

[3]Lee D S.Effective gaussian mixture learning for video background subtraction[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis&Machine Intelligence，2005，27（5）：827-832.

[4]Barnich O，Van D M.ViBe：a universal background subtraction algorithm for video sequences[J].IEEE Transactions on Image Processing A Publication of the IEEE Signal Processing Society，2011，20（6）：1709-1724.

[5]胡小冉，孫涵.一種新的基于ViBe的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2014，41（2）：149-152.

[6]陳星明，廖娟，李勃，等.動態(tài)背景下基于改進(jìn)視覺背景提取的前景檢測[J].光學(xué)精密工程，2014，22（9）：2545-2552.

[7]徐久強(qiáng)，江萍萍，朱宏博，等.面向運(yùn)動目標(biāo)檢測的ViBe算法改進(jìn)[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，36（9）：1227-1231.

[8]蔣翠清，孫富亮，吳艿芯，等.基于相對歐氏距離的背景差值法視頻目標(biāo)檢測[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2015（1）：37-40.

[9]原春鋒，王傳旭，張祥光，等.光照突變環(huán)境下基于高斯混合模型和梯度信息的視頻分割[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào)，2007，12（11）：2068-2072.

[10]王輝，宋建新.一種基于閾值的自適應(yīng)Vibe目標(biāo)檢測算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2015，42（s1）：154-157.

[11]任典元，王文偉，馬強(qiáng).基于顏色和局部二值相似模式的背景減除[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43（3）：296-300.

[12]Ferryman J，Shahrokni A.PETS2009：Dataset and challenge[C]//Twelfth IEEE International Workshop on PERFORMANCE Evaluation of Tracking and Surveillance.IEEE，2009：1-6.

[13]Goyette N，Jodoin P，Porikli F，et al.Changedetection.net：A new change detection benchmark dataset[C]//CVPR-change Detection workshop.2012：1-8.

[14]Arora M，Kanjilal U，Varshney D.Evaluation of information retrieval：precision and recall[J].International Journal of Indian Culture and Business Management，2016，12（2）：224.

[15]陳忠碧，張啟衡，彭先蓉，等.基于塊估計(jì)的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法[J].光電工程，2006，33（6）：15-19.

[責(zé)任編輯 田 豐 夏紅梅]

Improved ViBe algorithm for detecting moving objects

YU Ming，LIU Shuai，SHI Shuo
（School of Computer Science and Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China）

The initial background modeling of the existing ViBe algorithm is not effective and it do not adapt to the complex background change as well as the rate of eliminating ghost is slower.To solve this problems,an improved algorithm was proposed in the paper.First,the background of the algorithm is modeled by multi-frame image gradient amplitude.In the background update,a threshold adaptive factor is introduced to realize the threshold of dynamic updating.The paper adds a method based on integral discrimination of moving objects to enhance the rate of eliminating ghost.The experimental results show that the improved algorithm can eliminate the ghost more quickly,and has better adaptability and higher detection precision in complicated background and light changing environment.

ViBe;objects detection;gradient magnitude;adaptive threshold;ghost elimination

TP39

A

1007-2373（2017）01-0065-06

10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.01.011

2016-12-12

天津市科技計(jì)劃項(xiàng)目（14RCGFGX00846；15ZCZDNC00130）；河北省自然科學(xué)基金（F2015202239）

于明（1964-），男，教授，博士生導(dǎo)師.

：師碩（1981-），女，講師.