基于DM6446處理器的視頻運動(dòng)車(chē)輛檢測系統的實(shí)現
3.1 差異積累背景建模
差異積累背景建模法首先要建立差異圖像,設差異圖像為F(i,j,t),當前視頻幀為f(i,j,tc),基準幀為f(i,j,tb),則由當前幀與基準幀比對可以得到一幅差異圖像,可表示為公式(1):

這里的Tf 是一個(gè)特定的門(mén)限,決定著(zhù)差異的程度。
若兩幅圖像間灰度差在其坐標上有較大的不同時(shí),F(i,j,t)的值被賦為1,否則為0.這樣可以生成一個(gè)像素值為0 或1,大小與輸入圖像一致的圖像矩陣,稱(chēng)為差異圖像?,F在考慮一組m 幀視頻序列{f(i,j,t1),
f(i,j,t2), …, f(i,j,tm)},本文選取視頻的第f(i,j,tc-3)幀作為基準幀,系統初始化時(shí)將讀取的第一幀視頻數據賦予基準幀,基準幀隨著(zhù)視頻的輸入不斷迭代,程序實(shí)現時(shí)可按如下方式進(jìn)行迭代:

差異圖像描述了視頻圖像中物體的運動(dòng),若在連續圖像序列中存在相對穩定的非運動(dòng)區域則可考慮作為背景。差異圖像矩陣隨視頻幀變化而不斷改變,根據差異圖像每個(gè)像素值的變化程度可以得到一個(gè)差異積累動(dòng)態(tài)矩陣D(i,j,t)。如公式(2)所示:

λ記錄每個(gè)像素差異積累的深度,動(dòng)態(tài)矩陣的單元數量和高寬比例與差異圖像矩陣相同,當差異圖像某位置處的值為0時(shí)使動(dòng)態(tài)矩陣相同位置處的計數器加1,這種計數器在動(dòng)態(tài)矩陣每個(gè)單元位置各有一個(gè)。在對視頻序列連續處理過(guò)程中,若動(dòng)態(tài)矩陣元素的計數器值等于λ時(shí),就認為對應位置的像素灰度值在規定范圍內無(wú)變化,可以作為背景像素。
背景的更新采用加權平均法,設更新前背景為Bold(i,j,t),新背景為Bnew(i,j,t),結合系數利用公式(3)可獲得當前更新的背景。應用場(chǎng)景的背景會(huì )隨著(zhù)新視頻幀的輸入而不斷進(jìn)行自動(dòng)更新,圖3 示意了差異積累法的背景更新效果。


圖3 差異積累背景建模過(guò)程示意圖
3.2 運動(dòng)區域檢測
在獲得背景模型后,采用背景差法即可獲得背景差圖,設背景差圖為Bd(i,j,t),則有:

對背景差圖做二值化處理即可獲得視頻運動(dòng)車(chē)輛區域。本文二值化閾值選取采用文獻[5]的Otsu 法(最大類(lèi)間方差法)。Otsu 法根據圖像的灰度特性,將圖像分成前景和背景兩部分。前景和背景之間的類(lèi)間方差越大,說(shuō)明構成圖像的兩部分差別越大,當部分前景錯分為背景或部分背景錯分為前景時(shí)都會(huì )導致兩部分差異變小,因此,使類(lèi)間方差最大的分類(lèi)意味著(zhù)錯分概率最小,選取使類(lèi)間方差最大和類(lèi)內方差最小的圖像灰度值作為最佳閾值。
3.3 形態(tài)學(xué)濾波
僅對背景差圖像做二值化處理是不夠的,在二值圖中可能出現因錯判而導致的空洞和細小的噪聲,須進(jìn)一步經(jīng)形態(tài)學(xué)濾波處理以連接相關(guān)區域和去噪,具體的操作是腐蝕和膨脹。腐蝕的作用是從二值圖像中消除不相關(guān)的細節,膨脹可以使裂縫橋接起來(lái)。先腐蝕后膨脹的過(guò)程具有消除細小物體,在纖細點(diǎn)處分離物體和平滑較大的邊界時(shí)又不明顯地改變其面積的作用。先膨脹后腐蝕的過(guò)程具有填充物體內部細小空洞、連接鄰近物體、在不明顯改變面積的情況下平滑其邊界的作用。本文中選擇3×3 像素大小的結構元素先后對二值圖進(jìn)行腐蝕和膨脹操作。
3.4 區域生長(cháng)法目標定位
定位是指獲取視頻運動(dòng)目標的空間位置,本文采用區域生長(cháng)法對目標進(jìn)行位置標記。區域生長(cháng)法(Region Growing)是一種有效的圖像分割算法,算法將有相似性質(zhì)的像素或子區域集合起來(lái)構成區域并不斷擴大區域范圍?;痉椒ㄊ且砸唤M種子點(diǎn)開(kāi)始將與種子性質(zhì)相似的相鄰像素附加到生長(cháng)區域的每個(gè)種子上,逐步構成區域,在沒(méi)有像素滿(mǎn)足加入某個(gè)區域的條件時(shí)停止生長(cháng)。種子點(diǎn)的自動(dòng)選擇應滿(mǎn)足3 條準則:
① 種子與其鄰域必須有高相似度;② 在想得到的區域內,至少要能產(chǎn)生一顆種子;③ 不同區域的種子不能連接。
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