基于HSV顏色空間的運動目標檢測方法

摘 要： 針對在目標檢測過程中光照變化對檢測結果的影響，提出一種基于HSV顏色空間的運動目標檢測方法。首先采用幀間差分分離出運動目標區域，將該區域轉換為HSV顏色空間，用形態學對區域進行處理，消除噪聲影響。然后利用各分量的相互獨立性及H分量對光照不敏感的特性，應用自適應閾值分割方法，對運動目標實現準確分割。實驗表明，該方法能夠實現對運動目標的準確檢測，消除幀間差分產生的圖像空洞，對光照變化劇烈的目標也能實現準確分割，具有較強的魯棒性。

關鍵詞： 目標檢測； HSV顏色空間； 幀間差分法； 自適應閾值分割法

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）12?0045?04

0 引 言

運動目標檢測是計算機視覺研究的一個重要領域，它是目標跟蹤和視頻圖像分析的基礎，在軍事、航空航天、智能交通、數字安防、醫學圖像處理等方面得到廣泛應用，具有很重要的應用價值和深遠的發展前景。所謂的運動目標檢測，就是針對視頻序列中的一幀或幾幀圖像，通過一定的算法或方法去除背景、提取感興趣前景的一項技術。它是后續視頻分析的和理解的基礎，也是目前國內外學術界研究的熱點之一[1]。

目前常用的目標檢測方法主要有以下幾種：背景差分法，幀間差分法和光流法[2?3]。背景差分法計算比較簡單，但是對場景的動態變化比較敏感，它的關鍵問題是如何建立有效的背景模型以及進行背景模型更新，如何將背景建模建為高斯模型或者混合高斯模型，并在處理過程中不斷更新?！?br>