基于差分法和概率估计方法的运动目标检测
一种新的基于背景差分的运动目标检测方法
一种新的基于背景差分的运动目标检测方法一种新的基于背景差分的运动目标检测方法【摘要】针对传统运动目标检测方法存在的缺点和缺乏，提出了一种基于背景差分，融合多种检测方式，有效地克服了传统方法存在的误检和空洞等问题。
实验结果说明该方法能够满足运动目标的实时检测要求。
【关键词】背景差分自适应目标检测运动目标的检测方法一般分为帧间差分法、背景差分法和光流法三种，每种检测方法而言都有各自的缺点和缺乏。
帧间差分法对差分时机的选取要求较高，如果目标运动速度较快且关键帧选取时间间隔过大，会造成两帧之间无覆盖区，运动目标无法分割；如果目标运动速度较慢且关键帧选取时间间隔过小，那么会造成过度覆盖甚至重叠，同样检测不到目标【1】。
光流法的计算复杂、耗时，对于过快或过慢的运动检测效果不好，难以满足实时检测的要求【2】。
与上述两种方法相比，背景差分法的优势是实现简单、目标分割完整，但存在背景自动获取和更新方面的问题，即如何自动获得合理背景以及在最正确时机更新背景【3】。
本文在这样的研究背景下提出了一种基于背景差分，融合动态背景建模、帧间差分和双置信值背景更新技术，实时准确的运动目标检测改良方法。
1 一种简单、有效的背景模型在背景差分法中，背景模型建立的准确与否，直接关系到最终检测结果的准确性。
国内外研究提出了一些背景模型，这些模型有的需要处理多帧图像来建立背景，制约了检测速度，不能到达实时性要求，如非参数模型；有的模型当运动物体较小且与背景的区分度不大时，分割的目标不完整，如W4模型；有的方法当噪声增多、背景比拟复杂时，背景变得不稳定，如高斯模型等等。
针对上述几种方法的缺乏，本文提出一种能够快速建立背景，并有一定自适应能力、保存背景差分目标分割完整这一优点的背景模型。
这种方法采用几次连续的帧间差分，能够快速地检测出视频序列图像中的背景区域，然后在检测出的背景的根底上确立每一个点的背景检测模型。
处理步骤为：捕获某一时间段的视频序列图像，其中N为视频序列的总帧数，k为帧序。
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在安全、交通、医疗等领域得到了广泛应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统中的关键技术之一。
本文旨在深入探讨智能监控系统中运动目标的检测与跟踪方法及其应用。
二、运动目标检测技术1. 背景与意义运动目标检测是智能监控系统的基础，其目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。
该技术对于后续的目标跟踪、行为分析、目标识别等具有重要意义。
2. 常用方法（1）基于帧间差分法：通过比较视频序列中相邻两帧的差异，检测出运动目标。
该方法简单有效，但易受光照变化、噪声等因素影响。
（2）基于背景减除法：利用背景模型与当前帧进行差分，从而提取出运动目标。
该方法对动态背景具有较好的适应性，但需要预先建立准确的背景模型。
（3）基于深度学习方法：利用深度学习技术对视频进行目标检测，如基于卷积神经网络的目标检测算法。
该方法具有较高的检测精度和鲁棒性。
三、运动目标跟踪技术1. 背景与意义运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。
该技术对于提高监控系统的实时性和准确性具有重要意义。
2. 常用方法（1）基于滤波的方法：如卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过建立目标运动模型，对目标位置进行预测和更新。
（2）基于特征匹配的方法：利用目标的形状、颜色等特征，在连续帧中进行匹配，从而实现目标跟踪。
（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术对目标进行识别和跟踪，如基于孪生神经网络的目标跟踪算法。
该方法具有较高的跟踪精度和鲁棒性。
四、智能监控系统中运动目标检测与跟踪的应用1. 安全监控领域：通过智能监控系统对公共场所、住宅小区等进行实时监控，及时发现异常情况，提高安全性能。
2. 交通管理领域：通过智能监控系统对交通流量、车辆行为等进行实时监测和分析，为交通管理和规划提供支持。
3. 医疗领域：在医疗领域中，智能监控系统可以用于病人监护、手术辅助等方面，提高医疗质量和效率。
基于背景差分算法的运动目标检测
基于背景差分算法的运动目标检测作者：李娟汪碧玉来源：《中国科技博览》2016年第05期[摘要]运动目标的检测是数字图像处理和模式识别领域研究的主要内容之一，也是计算机视觉研究的一个重要领域。
本文对基于背景差分算法的视频目标检测算法进行了研究，并对其进行了详细的讨论和分析。
利用混合高斯背景模型来提取背景和更新背景。
实验结果表明，采用该算法对运动目标进行检测具有良好的准确性和稳定性。
[关键词]背景差分算法行人检测运动目标检测 OpenCV中图分类号：G391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）05-0126-010引言运动目标检测是计算机视觉研究领域中的基础和热点，其目的是在连续的图像序列中，将被检测的运动目标的特征从视频图像中分离出来。
运动目标的检测速率直接影响着整个系统的运算速率，因此，运动目标检测方法的选取至关重要。
本文采用背景差分算法，利用混合高斯模型来提取背景，对运动目标进行了检测。
实验结果表明，采用此方法对运动目标检测具有较好的准确性和稳定性。
1运动目标检测1.1帧间差分法帧间差分法是指在视频图像序列中对相邻的两帧或多帧的差值进行计算，获得运动目标形状的过程。
在背景固定的情况下，若相邻两帧图像的差值Dk（x，y）小于某个设定的阈值T，则认为视频图像中没有出现运动目标；反之，当视频图像中出现运动目标时，运动目标带来的灰度变化必然导致两帧图像之间的灰度差距增大，使得差值大于设定的阈值。
这种检测方法可以很好地适用于存在多个运动目标的情况。
其流程如图1所示。
设相邻的两帧的图像分别为fk（x，y）和fk-1（x，y），两帧图像之差的结果为Dk（x，y），可用公式（1）表示：Dk（x，y）=|fk（x，y）-fk-1（x，y） (1)设阈值为T，提取到的运动目标的区域为Rk（x，y），若公式一得出来的Dk（x，y）大于T，那么Rk（x，y）的值置为1，否则，置为0。
1.2背景差分法背景差分法的实质是通过一定的背景建模的方法得到背景模型fbk（x，y），将视频序列中的每一帧图像fk（x，y）与背景模型fbk（x，y）做差分运算，得到不同时刻的帧差图像Dk （x，y），然后进行二值化处理得到Rk（x，y），当差分图像中的像素差小于某个设定的阈值T时，则认为该点是背景像素，否则为运动目标像素。
FPGA实现移动目标检测
FPGA实现移动⽬标检测 上⼀篇整理了⼈脸检测，这篇讲⼀下移动⽬标检测。
⽬前逐渐形成三种运动⽬标的检测算法： 1）帧间差分法是采⽤视频序列中的相邻两帧图像做差的⽅法，来检测视频序列中的移动⽬标。
但是受运动⽬标和背景变化的影响，检测过程中有可能出现伪⽬标或者⽬标中出现“空洞”，在⽬标运动不是太快时可以有效的检测到⽬标。
2）背景减除法⾸先在没有⽬标的场景中获取背景图像，然后利⽤实时视频序列和背景图像做差，来实现地移动⽬标的检测。
如何获得背景是背景减除法的关键。
3）光流法是通过给图像中每个像素点赋予⼀个速度⽮量的⽅法建⽴光流场，利⽤光流场中⽮量运动的连续性来检测移动⽬标。
该⽅法的计算量通常很⼤，难以实现实时性的检测。
其中帧差法⽐较简单，可操作性较强。
⼀、帧差法原理 帧差法是通过两帧相邻图像间做差，并选取合适的阈值对图像进⾏⼆值化，从⽽选取出运动的物体。
设 f(x,y)为灰度差分图像，g k(x,y)、g k-1(x,y) 为相邻的两帧灰度图像，D(x,y)为侦差图像，T为差分阈值。
1、缓存两帧灰度图像。
2、两帧灰度图像做差，将结果和设置的阈值进⾏⽐较后转⼆值化输出。
3、对⼆值化结果进⾏框选，确定移动⽬标，类似⼈脸检测。
本设计的难点是如何能缓存两帧图像，以 SDRAM 为例，常⽤的⽅法有两种：掩码法和⾮掩码法，下⾯分别介绍⼀下。
⼆、移动⽬标检测——掩码法1、结构框图 如图所⽰：摄像头采集数据后，再SDRAM通道0中缓存后输出到 VGA_driver，正常的摄像头显⽰⼯程到这就结束了。
⽽为了后续处理，我将 VGA_driver 的输出数据先不输出到VGA引脚，⽽是对其进⾏图像处理：先进⾏ RGB转YCbCr处理，得到 8bit 的灰度数据 Y 分量，然后将 Y 分量输⼊到 SDRAM的通道 1 中，利⽤ SDRAM 的掩码，通道 1 的读出数据包含了 2 帧的灰度数据，将这两帧数据进⾏帧差计算，然后进⾏⼀些图像处理。
运动目标检测方法
运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。
2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
基于差分法和概率估计方法的运动目标检测
基于差分法和概率估计方法的运动目标检测苑泊舟;孙杰;程海林;马冉冉;贺芳;马斌【摘要】A new algorithm, the threshold was chosen automatically according to the characteristics of the distribution probability in the grayscale histogram, was given for the segmenting processing of the moving object from background in solving the problem of the moving target detection in video sequence. Based on the image difference, the outline of the moving target was gotten by the segmentation with the threshold fixed automatically according to the experiment rule of normal distribution. A box is used to mark the moving objects location. The filtering, morphological processing that waste a lot of time is not needed while this method is used and it effectively short the time of the image processing for target detection. Experimental results indicate that this algorithm is good at real - time detection of moving object and there is no limitation on size of the moving target.%针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.【期刊名称】《天津理工大学学报》【年(卷),期】2012(028)001【总页数】5页(P63-67)【关键词】图像处理;运动目标检测;自动阈值选择;对数正态分布;差分法【作者】苑泊舟;孙杰;程海林;马冉冉;贺芳;马斌【作者单位】天津理工大学,计算机与通信工程学院天津市薄膜电子与通信器件重点实验室,天津300384;天津理工大学,计算机与通信工程学院天津市薄膜电子与通信器件重点实验室,天津300384;天津理工大学,电子信息工程学院,天津300384;天津理工大学,计算机与通信工程学院天津市薄膜电子与通信器件重点实验室,天津300384;天津理工大学,计算机与通信工程学院天津市薄膜电子与通信器件重点实验室,天津300384;天津理工大学,计算机与通信工程学院天津市薄膜电子与通信器件重点实验室,天津300384;天津理工大学,电子信息工程学院,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP391如何从视频图像中快速的搜索运动目标并跟踪在自主机器人导航和生产线检测具有重要意义.运动目标检测大致有以下几种:背景差值法、图像差分法、光流法[1]以及模板匹配法等.几种方法各有优缺点:背景差值法速度快、检测精确，其关键问题是背景图像的提取，但是由于噪声等因素的影响，单帧提取背景易产生错误，故需要背景重建[2-3];图像差分法能够较好地适应背景变化较大的情况，但一般难以获得运动目标的完整轮廓[4];光流法根据光流的不连续性分割运动图像，当摄像机存在运动的情况时性能较好，但算法复杂，运算量大[5];模板匹配法在目标模型更新中存在的模型漂移问题[6].近年来视觉心理学等其他方法也被应用到运动目标检测中[7].差分法检测到的运动目标存在噪声，需选定一个合适的阈值将目标分离出来.Otsu 法是一种常用的自动阈值分割方法，1979年由日本学者大津展之提出，该方法也称大津法或最大类间方差法[8].该方法以灰度直方图为依据，以目标和背景的类间方差最大为阈值选取准则，当图像的直方图有明显的双峰时分割效果较好.但是当目标和背景灰度接近时，无法恰当确定阈值分割目标[9].综合分析差分法的优缺点，针对Otsu法的不足，本文在差分法的基础上，根据差分图像的直方图没有明显的峰和谷而呈现对数正态曲线下降的特点，提出了一种简便的自动确定阈值的方法，本方法计算量小，能够满足目标跟踪的实时性要求.1 运动目标检测算法1.1 差分法和对称差分法图像差分法有直接差分法，累积差分法和对称差分法.直接差分法是判断相邻两帧图像的显著差异来检测运动目标，该算法结构简单、计算复杂度小，但是该方法对噪声敏感;累积差分法判断操作多，硬件实现复杂;对称差分法利用相邻三帧图像两两差分，二值化处理后将两差分图像做相“与”运算，此方法可确定物体在中间那帧图像的位置，滤除部分噪声[10].设连续三帧序列图像分别为.直接差分法使用公式如下:式(1)中D(x，y)为相邻两帧图像的灰度差值.对称差分法公式如下:由式(2)可以看出逻辑“与”运算能够进一步除去不相关的信息，并且在一定程度上可减少噪声干扰，获得第i帧图像中的运动目标区域.1.2 基于差分图像灰度值的自动阈值选择差分后的图像需要进行分割，即确定一个阈值将图像分成前景和背景两部分.设定阈值为T，大于阈值的像素点设为1，小于阈值的像素点设为0，将差分图像二值化.选择合适的阈值T是图像分割的关键.常用的Otsu算法利用均值和方差表达了背景和目标这两个概率密度函数，当目标物与背景灰度差不明显时，即图像的灰度直方图没有出现明显的峰和谷时，Otsu法选取的阈值并不理想，需要加以改进[9]. 本文根据相邻两帧绝对差灰度图像的直方图特点(没有明显的峰和谷)，和正态分布的概率密度函数满足“3σ”准则[11]，提出了一种自动确定阈值的简便方法.在实际应用中，大量统计独立的随机变量分布近似于正态分布的概率分布.若其假设正确，则尽管正态变量的取值范围是(－∞，+∞)，但是它的值99.7%落在(μ －3σ，μ+3σ)内(μ 是期望，σ 是标准差)，称为“经验法则”或“3σ”准则[11].如果随机变量x的对数ln x服从正态分布N(μ，σ2)，σ2＞0，则称x服从参数为μ和σ2的对数正态分布(lognormal distribution).对数正态分布的密度函数为图1(a)是参数μ和σ2分别为0和2时的对数正态分布的概率密度函数图，横坐标是随机变量x，纵坐标是密度函数f(x).差分图像的直方图中每个灰度级的像素数都是随机变量且相互独立，其对数ln x 服从正态分布.本文采用对数正态分布的随机模型来描述差分图像的直方图，由图1可以看出差分图像直方图的概率密度函数(b)近似对数正态分布的概率密度函数(a).根据“3σ”准则:尽管差分图像的灰度范围在[0－255]内，但有99.7%的值落在[0，T]灰度范围内，即占图像绝大部分的背景灰度范围在[0，T]内，剩余灰度范围[T，255]中的像素点即为运动目标.其中:T为运动分割的阈值.图1 概率密度函数Fig.1 Probability density function图2 (a)是序列第70帧与第71帧的差分图像，(b)是差分图像对应的直方图.灰度级从0到255，可以看出差分图像的像素点主要集中在0－50灰度级之间，即占图像大面积的背景为黑色，而在50－255灰度级间只有少量的像素点，这些像素点就是感兴趣的运动目标.差分图像的直方图没有明显的峰和谷，Otsu法无法准确的确定分割阈值，所以采用本文提出的方法自动确定阈值.当某个灰度级的像素概率和大于等于99.7%时，跳出循环，此时的灰度级即为对应的分割阈值T.本文提出的这种算法不需要遍历所有的灰度级，提高了运算速度.1.3 去噪处理差分图像中不可避免地存在离散噪声，因此在进行目标对象分割后一般都要进行去噪处理.噪声可通过数学形态学运算实现，即利用腐蚀和膨胀运算对二值图像做处理，分别去除孤立的噪声前景点和填补目标区域的小孔.2 算法步骤图3是基于差分法和自动阈值选择的运动目标检测算法流程图.首先对视频图像序列进行差分运算，再用本文提出的算法选取恰当的阈值将差分图像二值化，得到运动目标并用矩形框对其进行实时跟踪.3 实验结果分析图2 差分图像及直方图Fig.2 Difference imag and histogram图3 本文算法流程图Fig.3 Flow chart of the algorithm实验环境为 CPU:AMD Athlon X2，内存:2GByte，操作系统:Windows XP，运行软件:MATLAB7.6.实验分别使用标准测试视频和自拍的视频进行跟踪测试，分辨率分别为360*240和320*240，用绿框标记跟踪的运动目标.方法1:用Otsu分割检测到的结果;方法2:用Otsu分割再进行形态学处理后检测到的结果;方法3:用本文方法检测到的结果.3.1 速度分析表1和表2分别显示了差分法和对称差分法对两组序列采用不同的分割方法进行目标检测的速度对比.显然，在同样分割处理情况下，差分法耗时远小于对称差分法.表1 差分法耗时比较(单位:s)Tab.1 Comparison of image difference operation time(unit:second)方法1 方法2 方法3测试序列10.554 7 42.396 0 10.335 3自拍序列16.923 5 62.682 5 15.791 7表2 对称差分法耗时比较(单位:s)Tab.2 Comparison of Symmetrical image difference operation time(unit:second)方法1 方法2 方法3测试序列26.492 7 69.008 2 27.285 2自拍序列46.652 8 94.100 4 46.303 03.2 跟踪精度表3和表4显示了3种方法进行目标跟踪的精度对比.可以看出，对称差分法比差分法的跟踪精度高;形态学处理对于面积较小的运动目标可以有效地提高目标跟踪精度;本文方法对两种测试序列都能有效地跟踪.表3 差分法的跟踪精度Tab.3 Image difference tracking precision方法1 方法2 方法3测试序列71.79% 67.95% 98.72%自拍序列8.26% 96.33% 91.74% 表4 对称差分法的跟踪精度Tab.4 Symmetrical image difference tracking precision方法1 方法2 方法3测试序列98.72% 97.44% 97.44%自拍序列66.97% 93.58% 92.66%3.3 结果分析图4中(a)是采用Otsu法直接分割后的二值差分图像，(b)是先用Otsu法再经形态学处理后的二值差分图像，(c)是采用本文算法分割得到的二值差分图像.从图4(c)中可以看到，对于面积较大的运动目标，形态学处理后仍然存在大面积的空洞，没有构成联通区域所以不能提高跟踪的精度(表3);而对于面积较小的运动目标，形态学处理后构成联通区域可以有效地提高跟踪的准确率(表3).由(a)可以看出Otsu法分割后存在较多的噪声点，如走路图像的下部，骑车图像的上部，而(c)中看到本文分割方法基本不含噪声点.图4 实验结果Fig.4 Experiment result由3.1和3.2的分析可以看出在Otsu法分割的基础上采用差分法进行目标检测耗时明显少于对称差分法，但是差分法进行目标跟踪的精度不如对称差分法，形态学处理增加了计算量使处理速度减慢，对于面积较大的运动目标不能提高跟踪精度.为了兼顾速度和跟踪精度，本文提出在差分法基础上采用本文提出的分割方法，省去形态学处理等步骤，不仅可以保持差分法运算速度快的优点还可以有效地提高了跟踪精度.图5为标准测试序列和自拍序列采用本文方法分割得到的运动对象，图中用绿色方框标记出运动对象.可以看出，差分图像虽然出现大面积空洞，但是并不影响运动目标的跟踪.对两种序列进行测试表明本文方法不仅对运动对象面积较大的视频适用，对运动面积较小的视频也适用.图5 本文方法跟踪结果Fig.5 Tracking results of this paper4 结论本文在差分法的基础上提出了一种基于差分图像像素概率密度函数的自动获取阈值的方法，此方法省去了滤波、形态学处理等步骤.通过对测试图像序列分析，可以看出本文提出的自动阈值分割法，实时性强，提高了目标跟踪精度，对面积较大或较小的运动目标都能够有效跟踪运动物体.虽然当目标局部运动速度过慢时(如行人的腿部)图像缺失比较严重，仍可根据序列图像分析，较为准确地跟踪到运动目标. 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动目标检测
动目标检测动目标检测是指在视频或图像序列中，快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
动目标检测在许多应用中都有着广泛的应用，比如视频监控、交通监控、智能驾驶等领域。
下面将介绍一些常见的动目标检测方法。
一、基于传统的动目标检测方法：1. 基于背景差分法：该方法通过将当前帧的像素值与背景模型进行比较，来检测出目标。
这种方法简单、直接，但对光照变化和背景的不稳定性较为敏感。
2. 基于帧差法：该方法通过比较相邻帧之间的像素差异，来检测出目标。
帧差法可以适应光照变化和背景的变化，但对运动目标的遮挡情况不敏感。
3. 基于自适应背景建模：该方法通过维护一个适应性的背景模型，来动态更新背景信息，从而减少光照变化和背景的影响。
这种方法可以适应复杂的场景变化，但对于目标突然静止不动的情况处理效果不佳。
二、基于深度学习的动目标检测方法：1. 基于卷积神经网络（CNN）的动目标检测：通过训练深度神经网络模型，将视频或图像序列中的目标进行分类和定位。
这种方法可以自动学习目标的特征表示，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
2. 基于循环神经网络（RNN）的动目标检测：通过将时间信息纳入模型中，建立时间上下文的关系，从而提高目标的追踪和预测能力。
这种方法可以适应目标的运动和变形，对目标的形状和结构变化不敏感。
三、动目标检测的评价指标：1. 准确率（Accuracy）：检测结果与真实标注之间的重叠程度。
2. 误检率（False Positive Rate）：虚警率，即没有目标但却被错误检测出来的像素或区域。
3. 漏检率（Miss Rate）：目标没有被检测到的像素或区域。
4. F1 值：综合考虑准确率和漏检率的一个评价指标。
总结起来，动目标检测是指在视频或图像序列中，通过提取目标的运动信息，进行快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
根据不同的应用需求，可以选择合适的算法和模型进行动目标检测，以提高检测的准确性，实现对运动目标的有效监控和分析。
基于概率统计自适应背景模型的运动目标检测方法
第13卷 第2期2008年2月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .13,No .2Feb .,2008收稿日期:2007204225;改回日期:2007212206第一作者简介:徐东彬(1976～ ),男。
在读博士研究生。
主要方向为智能监控、视频行为分析。
E 2mail:dongbin .xu@ia .ac .cn基于概率统计自适应背景模型的运动目标检测方法徐东彬1),2) 刘昌平1) 黄 磊1)1)(中国科学院自动化研究所,北京 100080) 2)(中国科学院研究生院,北京 100080)摘 要 为了更好地进行运动目标检测,提出了一种基于概率统计的自适应背景模型的运动目标检测方法。
该方法能够自适应选择背景和前景阈值,且不需要进行训练,而且在不同的场景下能够自适应进行选择。
在此基础上,针对盲目更新和选择更新不足,还采用了像素聚类统计和概率相结合的背景更新模型,因为采用基于像素统计的更新机制能够适应场景中背景的局部改变(移入/移出物体),而采用概率更新则能够降低前景污染背景的程度。
实验证明,该方法能够得到可靠的背景,改善了运动检测效果。
关键词 运动检测 自适应背景 概率更新 统计信息中图法分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:100628961(2008)022*******Adapti ve Background M odel for M oti on D etecti on Ba sedon St a tisti c of Probab ilityXU Dong 2bin1),2),L I U Chang 2p ing 1),HUANG Lei1)1)(Institute of Auto m ation,Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100080)2)(Graduate School of Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100080)Abstract This paper p r oposed an adap tive backgr ound model for moti on detecti on based on statistic inf or mati on of p r obabilities .The app r oach can select thresholds of foregr ound and backgr ound adap tively and adap t t o different scenes without training sa mp les and hu man concerned .By using statistic inf or mati on of hist orical p ixels t o update backgr ound can deal with moved /inserted objects in backgr ound .Mean while,a backgr ound model updated according t o statistical characteristic is als o p r ovided in this paper .It gets ideal backgr ound and good detecti on results .Experi m ental resultsde monstrate the p r oposed algorith m s can get relative good backgr ound and i m p r ove detecti on results f or different scenes .Keywords moti on detecti on,adap tive backgr ound,updated by p r obability,statistic inf or mati on1 引 言实时检测和分割出运动目标,是计算机视觉中的重要研究内容,其可以应用到安全监控、交通监测、行为识别和人机交互等领域。
基于帧间差分方法的运动目标检测
『Ｊ ， 学， 国辉， ３４ 科 ￣ 李 涂丹． 控视频运动 目标检 测减 背景技 术的研 究 监
精神文 明建设增添了一道风景线。
（ 上接 ３ 页 ） ２ 地提取动态 图像中的运动 目 。 标 帧间差分法算法 现状和展望［． Ｊ 中国图像 图形学报，０ ６ｌ，：１— ２ ． ］ ２ ０ ，１ ９ ９ ９ ７ ７ 简单 ， 检测运 动 ， ４ １ 戚 江卓 军． 实时视频监控 系统 中运动 目 标检 测和 足一是不能检测出静止的 目标 。 二是对进行差分的连续帧和阈值的 跟踪的一种 实用方法［． Ｊ浙江大学学报， ０ ， ，２１３ — ８ ０ ］ ２ ２３ １：８７ １４ ． ０ ６ 选 取要求较高 ， 而且依赖于运动物体 的运动速度 ， 如果对该算 法进 【］ ５冈萨雷斯著， 阮秋 琦译． 字 图像处理【 】 数 Ｍ． 北京 ： －ｘ ＆ 出版社 ， 电－ － ？ －
行改进将是下一步的一个 目标 。 ２０ ， ０ ６第二版． 参 考 文献 【 刘 学军． 图像序 列中运动 目标跟踪 算法研 究【］ １ Ｊ 视频 Ｄ． 南京： 东南大 学， ０ ． ２ ７ ０ 【 彭嘉雄 ， 文琳 ． 外 背景抑 制与 小 目标分 割检 测 『． ２ 】 周 红 Ｊ 电子 学报 ］
一
兢兢业 业 ， 为人梯 ； 甘 他们不 断改进服 务方 式 ， 提供精神 产品信息 ， 全心全 意为人民服务 ， 为高校的人才培养服务 ， 为精神文 明建设 服 务 。俗话说 ：学高为师 ， “ 德高为范” 。高校档案工作者 ， 以高 尚的情 操、 优秀的道德品质 、 无私 的奉献精 神 、 明的举止 、 良的风范 ， 文 优 为
・４ ・ １ ８
管理 科学
基于差分法的运动目标检测设计
基 于差 分 法 的运 动 目标 检 测 设 计
张晓华 ， 段美 霞
（ 北水利 水 电学 院 信 息工程 系， 南 郑 州 ４ ０ １ ） 华 河 ５ ０ １
摘 要 ： 绍 了一种 以差分 法实现运动 目标检测的设计 ． 比 了常见 的运动 目标检测 方法和 图 理技 术， 介 对 像处 重点对帧 差
第 ２２年 第 １ ２４ ０ 卷 ３月期 １
然科学版 Ｉ Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ Ｅ Ａ Ｎ Ｔ Ｔ 自 Ｆ Ｅ Ｇ Ｎ Ｅ Ｉ Ｇ Ｏ Ｒ Ａ 河南工程学院学报 （Ｔ Ｏ Ｎ ） Ｅ Ｒ Ｎ ＦＨ Ｎ Ｎ Ｉ Ｓ ＩＵ Ｅ
Ｖ １２ ． ｏ １ ０ ４ Ｎ ． ．
Ｍ ａ ． ０１ｌ ｒ２
上 ， 两者 略 占优 势 ， 视频开 发 的环境 已经 在 向． ｅ过 渡 ． 前 但 Ｎｔ 考虑 到开 发 的易 用性 和开 发 环境 的需 求 ， 择 选 了开 源 的 Ａ ｏｇ． ｅ图像处 理类库 ． ＦｒｅＮ ｔ Ａ ｏｇ．ｍ ｇ ｇＦｌｒ 定义 了三个 公共 接 口 ： ｈｒＩ Ｐａｅｉｅ 和 Ｉ Ｐａｅａｔｌｉｅ． ６个抽 象类 实 Ｆ ｒ Ｉａｉ ． ｉｅｓ ｅ ｎ ｔ Ｉ ｅ，ｎｌｃＦｈｒ ｉ ｌｃＰｒａ ｈｒ有 ｉ ｆ ｉ ｎ ｉＦ
确 与否极 大地 影响着 运动 目标 能否被 正确识 别 、 跟踪 和分类 ， 在计 算机 视觉 中占据着 重要地 位 ． 目前 ， 常用 的运 动 目标 检测 方法有 三种 ：帧差分 法 、 背景差 分法 和光 流法 ］ ．
前两种方法主要用于静态场景和有一定实时性要求的场合 ， 两者都基于差分原理 ， 都通过差分运算来获 得被 比较对象的差异来检测运动对象． 帧差分法和背景差分法的差异主要在于进行比较的对象不 同， 前者是
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第 １ 期
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文 章 编 号 ：６ ３０ ５ ２ １ ）１０ ６ —５ １７ —９ Ｘ（０ ２ ０ －０ ３ ０
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关键词 ：图像处理 ； 动 目标检 测 ；自动 阈值选择 ； 运 对数正态分布 ； 差分法
中图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １７ －９ Ｘ ２ １ ． １０ ５ ｏ ： ３ ６／ ．ｓ ．６３ ０ ５ ．０ ２ Ｏ ． １ ０ ｓ
Ｍｏ ｉｇｏ ｊｃｓｄ ｔｃｉｎ ｂ ｓｄｏ ｈ ｔｏ ｆｉ ｇ ｉ ｅｅ ｃ ｎ ｖｎ ｂｅｔ ｅｅｔ ａｅ ｎｔｅｍｅｈ ｄｏ ｏ ｍａ ｅｄｆ ｒ ｎ ｅａ ｄ
摘 要 ： 对 视 频 序 列 运 动 目标 检 测 问题 ， 出根 据 灰 度 直 方 图概 率 密 度 函 数 特 点 自动 确 定 阈值 的 方 法 ， 准 确 地 针 提 以
从背景 中分割 出运动 目标． 本文 以差分法 为基础 ， 利用正态分布的经验法则确 定闲值 ， 对差分 图像进行 分割 ， 用方 并 框标识运动 目标． 方法省去 了滤波 、 态学处理等冗余步骤 ， 该 形 缩短 了图像 处理的 时间． 实验表 明 ， 方法 实时性 强， 该 且对 面积较 大或较 小的运动 目标都能达到有效跟踪的 目的．
基 于 差 分 法 和概 率估 计 方 法 的 运 动 目标 检 测
苑 泊舟 孙 杰 ， 海林 马冉冉 贺 芳 马 斌 ， 程 ， ， ，
（ 天津理 工大学 ａ 计算机与通信工程学院 天津市薄膜电子与通信器件重点实验室 ； ．
ｂ 电子信息工程学 院，天津 ３ ０ ８ ） ． ０ ３ ４
ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｈ ｖ ｎ ｒ ｅ ｅｅ ｔ ｎ ｉ ｉ ｅ ｅ ｕ ｎ ｅ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｅ ｍｏ ｉ ｇ ｔ ｇ ｔ ｔｃ ｉ ｖｄ ｏｓ ｑ ｅ ｃ ．Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｍａ ｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｈ ｕ ｌ ｅ ｏ ｅｍｏ ｉ ｇｔ ｒ ｔ ａ ｄ ｏ ｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｇ ｉ ｅ ｅ ｃ ，ｔ ｅ ｏ ｔ ｎ ｆｔ ｖｎ ａ － ｆ ｉ ｈ ｇ ｔｗ ｓ ｇ ｔ ｎ ｂ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｗ ｔ ｈ ｈ ｅ ｈ ｌ ｘ ｄ ａ ｔ ｍａ ｉａｌ ｃ ｏ ｄ ｎ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｕ ｅ ｏ ｏ ｍａ ｉｔ — ｅ ａ ｏｔ ｙ ｔ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｉ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｆ ｅ ｕ ｏ ｔ ｌ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｌ ｆ ｒ ｌｄ ｓ ｅ ｏ ｈ ｉ ｃ ｙ ｏ ｉ ｒ ｎ ｌ ｉ
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