融合颜色矩和码书模型运动目标的检测算法
Micr ocomputer Applica tions V ol.27,No.1,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第1期文章编号：1007-757X(2011)01-0042-04
融合颜色矩和码书模型运动目标的检测算法
郭曦，周越
摘要：运动物体检测是视频监控系统的一个重要部分。背景减除是利用图像序列中的当前帧和背景参考模型进行比较来进行运动目标的检测，其中背景模型反映了背景环境的信息。提出了一种新的基于码书的背景模型。在基本的码书模型的基础上，将HSV空间中的阴影检测算法融入背景模型，构建了一种颜色与亮度模型，使得背景模型对阴影有较好的处理效果。同时，提出了一种新的背景模型更新策略。实验结果表明，即使背景场景轻微运动和光照条件变化，该方法构造的背景也能有效检测运动目标。
关键词：运动检测；码书；阴影去除
中图分类号：TP391文献标志码：A
0引言
随着计算机性能的不断提高和计算机视觉理论研究的不断深入，视频监控和行态分析在理论上也取得了不断地创新。同时，在工程实践中相关产品越来越多，应用领域快速拓展，显示出视频信息智能处理领域即将引领出一个新的朝阳产业。
运动检测是视频监控系统需要解决的一个关键问题,也是当前计算机视觉领域的研究热点之一。背景减除法是运动检测的一种有效方法。背景减除是通过图像序列中的当前帧和背景参考模型的比较来进行运动物体的检测，其中背景模型表示了背景环境的信息。背景减除法的主要步骤包括背景模型建立，背景模型更新，背景差分和后处理等步骤。高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)[1]以多个高斯分布的加权形式来表示像素序列的概率分布，能够在动态自然场景中获得比较好的分割效果，但是噪声水平比较高。在基于核密度估计的背景模型[2]中，对于每一个像素点，以最近的若干帧图像中同一位置的像素点做为样本集，利用核密度估计对该像素点属于背景的概率进行估计。与高斯混合模型相比，基于核密度估计的背景模型并不对像素点的概率分布做任何假设。在[3]中，利用核密度估计算法同时建立背景和前景模型，并通过Markov随机场对像素点属于前景还是背景做出综合判断。
基于码书模型的背景模型[4]是一种典型的非参数背景模型。该算法采用量化/聚类技术，对于图像序列中的每个像素点，以像素点连续采样值的颜色和亮度差异作为特征，将背景像素模型用一个码书表示。码书由多个码字构成，每个码字代表该像素点的一种可能状态，所以一个像素点的码书足以全面描述该像素过程的变化。
在本文中，提出了一种新的基于HSV色彩空间的亮度与颜色模型，并将颜色矩引入背景模型，从而在复杂变化的场景中检测出运动物体。与RGB色彩空间相比，HSV色彩空间更加符合人眼感知颜色的方式，对阴影也有较好的检测效果。在基本的码书模型中，仅仅对一个像素点的时间序列进行建模。而颜色距的引入，使得背景模型同时考虑了像素点的邻域信息。同时，本文也提出了一种新的码字更新策略，将前景像素引入背景模型，从而可以适应场景的局部变化。1建立背景模型
背景模型的建立是运动检测算法中最重要的部分。本文算法以码书模型为基础，采用量化/聚类技术，对于图像序列中的每个像素点，以像素点连续采样值的颜色亮度差异和颜色距距离作为特征，将背景像素模型用一个码书表示。每个像素点对应的码书由多个码字构成，每个码字代表该像素点的一种可能状态，所以一个像素点的码书足以全面描述该像素点的像素变化。对于不同的像素点，所包含的码字个数都是不相同的。由聚类过程得到的背景码书中既包括长期不变的固定背景，也能够体现一些类周期运动动态背景的存在。
设(1,2,,)
t
x t N
=K是N帧训练序列
12
,,
{,}
N
x x x
χ=K中单个像素点的采样值。本文中，我们采用HSV色彩空间，
因此x t为HSV向量。
12
{,,,}
K
c c c
=
l K表示背景模型中单个像素点的码书，其中包含着K个码字（codeword）。每个像素点的码书由于方差的不同有不同的码字数K。K MA X为
单个码书最多能够包含的码字的个数，即有
MAX
K K
<。每一个码字是样本集的一个聚类的形心，码字近似地表示聚类。聚类分布可以是高斯分布，也可以是其他的参数分布，码书模型并不对样本的概率分布作出假设。样本与聚类的关系通过样本与聚类的距离来判断。
对于每一个像素点x，每一个码字由6个分量组成：
{,,,,,},1,...,
k k k k k k k
c l k K
μσλωω
==
)
(1)
其中，,,
k k k
μσλ分别为该像素点在一定区域里的一阶
颜色距，二阶颜色距和三阶颜色距；[0,1]
k
ω∈表示这个码
字的权重，即这个码字属于背景模型的概率。
k
ω)表示该权值所达到的最大值。l k表示该码字属于前景还是背景，当l k 为1时，表明该码字为一个背景码字；当l k为0时，表明该码字为一个前景码字。
2颜色距
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作者简介：郭曦，男，山西，上海交通大学，硕士研究生，研究方向：运动物体检测，上海200240周越，男，陕西，上海交通大学，副教授，图像处理与模式识别，上海200240
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