嚴(yán)騰 張朝陽 李嬋 張向清
摘要:通過攝像機(jī)獲取視頻數(shù)據(jù),利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的原理,從交通視頻圖像中提取車輛目標(biāo)。常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的方法:光流場、幀間差分、背景差分。本文使用背景差分中非常經(jīng)典的CodeBook算法來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)的提取。最后,在 VS2013 和 opencv2.3 的開發(fā)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了該檢測算法。
關(guān)鍵詞:視頻;圖像;車輛;目標(biāo)檢測
1 常見的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法
常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的方法:光流場、幀間差分、背景差分。下文將簡單介紹這幾種方法的實(shí)現(xiàn)思想。
1.1 幀間差分
相對于第一種方法幀間差分是一種相對簡單的方法。顧名思義,幀間差分是將相鄰兩幀或者多幀進(jìn)行差分的方法,差分完成后將變化較大的部分標(biāo)記為前景。設(shè)第k幀圖像的灰度值為fk(x,y),其中x和y表示圖像中像素的坐標(biāo)。Mk(x,y)表示差分后的掩碼圖,T表示預(yù)先設(shè)定的閾值,那么差分過程可以表示為:
Mk(x,y)=
0.........if
fk+1(x,y)-fk(x,y) 1.........iffk+1(x,y)-fk(x,y) >=T 1.2 背景差分 背景差分與幀間差分相似,也是幀之間的差分。但是,背景差分所用的差分對象不是一般的幀,這個(gè)特殊幀是沒有要檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的純背景幀,用包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的幀與之差分,得到的便是我們需要的前景目標(biāo)。其差分過程同上述公式是一樣的,都需要設(shè)定一個(gè)閾值,用于區(qū)分像素灰度值突變的區(qū)域。 2 CodeBook算法介紹 現(xiàn)在我們來介紹 CodeBook 的建模過程。其基本思想是,在一個(gè)時(shí)間序列內(nèi),圖像中一點(diǎn)的像素值會(huì)處于一個(gè)波動(dòng)狀態(tài),即對于特定的點(diǎn)而言每一個(gè)時(shí)刻的像素值都和前一個(gè)時(shí)刻的像素值有差別,CodeBook 算法就是用一個(gè)碼本中的若干碼字來描述像素點(diǎn)在時(shí)間序列上的統(tǒng)計(jì)屬性。 算法過程描述如下: 設(shè)P={p1,p0,...,pk}是一幅圖像圖像素點(diǎn)x在k幀連續(xù)圖像序列中的取值,i為幀數(shù)標(biāo)號,用C={c1,c2,...,cl}來描述x像素點(diǎn)的碼本,l為碼本中碼字的個(gè)數(shù)。 (1)設(shè)當(dāng)前幀為第 i 幀,設(shè) k 為學(xué)習(xí)建模時(shí)長,設(shè)碼本C 的長度為l 。 (2)如果C=φ,即l=0 ,那么給C碼本中新建一個(gè)碼字,并初始化,如下式所示: cl={lh,ll,pi,pi,i,0,1}。然后,l++,i++。(lh和ll分表表示該像素點(diǎn)位置出現(xiàn)過的最大值和最小值) (3)pi與碼本C中的所有碼字進(jìn)行逐次匹配,如果對于其中一個(gè)碼字滿足關(guān)系:ll (4)如果(3)中pi與ci匹配成功,那么更新ci: ci={lh,ll,max(p,pi),min(p,pi),i,0,f++} 如果此處pi取為最大值或者最小值,那么,ll++或者lh++,以實(shí)現(xiàn)閾值的動(dòng)態(tài)更新,更能滿足可提要求。這樣我們就成功得將一個(gè)像素點(diǎn)融合到該碼字中。 (5)如果(3)中的匹配過程沒有任何已有碼字與該像素點(diǎn)匹配,那么,按照(2)中的方法新建一個(gè)碼字。 (6)如果i 以上步驟我們實(shí)現(xiàn)了對一個(gè)像素點(diǎn)的建模,當(dāng)然,對于其他像素點(diǎn),用同樣的方法即可實(shí)現(xiàn)對整個(gè)圖像序列的背景建模。那么接下來獲取前景運(yùn)動(dòng)區(qū)域的方法同背景差分算法一樣。 3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 4 結(jié)語 本文做的主要工作是利用 Codebook 算法實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割,通過分割結(jié)果達(dá)到車輛目標(biāo)的識別檢測。目前視頻的識別分割在智能能交通領(lǐng)域是研究熱點(diǎn),應(yīng)繼續(xù)結(jié)合熱點(diǎn)需求,完善算法的實(shí)用性。 參考文獻(xiàn): [1]肖王新,張雪,黃衛(wèi).交通視頻圖像的多尺度自適應(yīng)閥值邊緣檢測[J].土木工程學(xué)報(bào),2003. 37(6):8994. [2]周欣.基于方向分形維的高速公路車輛邊緣檢測研究[J].2004,20(3):258262. [3]朱志剛,徐光佑,楊波.自動(dòng)交通檢測系統(tǒng)的二維時(shí)空圖像方法.中國圖像圖形學(xué)報(bào),1996.