基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的比較與分析*

王 強(qiáng)，趙書斌

(江蘇自動(dòng)化研究所，江蘇 連云港 222006)

基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是指將視頻圖像中的變化區(qū)域從背景中分割出來(lái)，其目的是從視頻圖像中檢測(cè)并提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)也稱為前景，其余區(qū)域稱為背景。有效地分割視頻圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是計(jì)算機(jī)視覺信息提取的一個(gè)關(guān)鍵步驟，也是目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類和行為理解等更高層次視頻圖像分析的重要基礎(chǔ)。從視頻圖像序列中快速準(zhǔn)確地提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，已經(jīng)成為目前計(jì)算機(jī)視覺和圖像理解研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。

目前，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要方法有:幀差法、背景差分法和光流法［1］。在理想條件下，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并不存在很大的困難。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于光照條件變化、背景物體的擾動(dòng)、陰影和目標(biāo)遮擋等因素的影響，如何有效地從視頻圖像中提取完整運(yùn)動(dòng)目標(biāo)還是需要深入研究的問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，目前主要有兩種不同的研究趨勢(shì)。第一種趨勢(shì)是對(duì)經(jīng)典算法的改進(jìn)，如文獻(xiàn)［2］利用相鄰三幀圖像先差分再求和的改進(jìn)算法，能得到比較好的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓并減少了光照變化帶來(lái)的影響;文獻(xiàn)［3］采用多個(gè)高斯分布加權(quán)建模，能夠描述像素值分布的雙峰或多峰狀態(tài)，對(duì)場(chǎng)景比較復(fù)雜、光照緩慢變化和存在小幅度周期性擾動(dòng)的背景能夠準(zhǔn)確建模;文獻(xiàn)［4］提出了一種非參數(shù)技術(shù)，用核密度估計(jì)的方法計(jì)算每個(gè)像素是背景的概率，有效地抑制了擾動(dòng)對(duì)背景……