改進(jìn)的高斯背景建模在車(chē)輛檢測(cè)中的應(yīng)用

李 鴻 熊金艷

(長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 長(zhǎng)沙 410114)

0 引 言

運(yùn)動(dòng)檢測(cè)是智能交通的關(guān)鍵問(wèn)題，主要的車(chē)輛檢測(cè)方法有背景差分法、路面標(biāo)記法、基于邊緣信息的車(chē)輛檢測(cè)算法、幀差法。背景差分法的缺點(diǎn)是在實(shí)際情況下，環(huán)境光線(xiàn)的變化和陰影的變化具有隨時(shí)性，使得理想背景很難一次得到。路面標(biāo)記法的缺點(diǎn)是需要在路面上畫(huà)上標(biāo)記，而道路上的標(biāo)記并不允許隨意添加的，所以在系統(tǒng)的安裝上有很大的局限性?；谶吘壭畔⒌能?chē)輛檢測(cè)算法的缺點(diǎn)是需要提取階躍狀或屋頂狀的邊緣，階躍狀邊緣兩邊像素的灰度值顯得不同，屋頂狀邊緣處于灰度值由小到大再到小的變化轉(zhuǎn)折點(diǎn)，而實(shí)際圖像比較復(fù)雜，并且存在噪聲，這些給邊緣檢測(cè)帶來(lái)很多困難。幀差法可以通過(guò)連續(xù)幀圖像之間變化確定圖像序列有無(wú)運(yùn)動(dòng)，考慮到本文檢測(cè)的是實(shí)時(shí)情況下運(yùn)動(dòng)車(chē)輛，因此采用此方法與高斯背景建模相結(jié)合來(lái)獲取背景圖像，對(duì)于場(chǎng)景內(nèi)的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行判斷。

本文主要針對(duì)實(shí)時(shí)情況下運(yùn)動(dòng)車(chē)輛，由于受到天氣、道路環(huán)境等各方面的影響，要實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的精確檢測(cè)，其算法要滿(mǎn)足以下要求:

(1)能適應(yīng)環(huán)境中光線(xiàn)的變化，如太陽(yáng)光光照的變化和道路兩旁路燈開(kāi)關(guān)的變化

(2)能排除場(chǎng)景中一些背景像素的輕微擾動(dòng)，如樹(shù)葉的擺動(dòng)、攝像頭的輕微顫抖等。

(3)能適應(yīng)場(chǎng)景中物體的變化，如車(chē)輛的移入移出。

1 初始背景幀的獲取

1.1 基于統(tǒng)計(jì)直方圖法和多幀圖像平均值法的背景提取算法

背景圖像是固定攝像機(jī)情況下非常重要的信息數(shù)據(jù)，所以在車(chē)輛檢測(cè)中需要對(duì)背景圖像進(jìn)行提取。目前常用的背景提取的方法有:統(tǒng)計(jì)直方圖法和多幀圖像平均值法。

(1)統(tǒng)計(jì)直方圖法

統(tǒng)計(jì)直方圖法是考慮到路面上同一點(diǎn)被相同亮度的車(chē)輛長(zhǎng)時(shí)間覆蓋的可能性很小，所形成的亮度不一樣的可能性較大，通過(guò)統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)各個(gè)像素點(diǎn)上不同亮度出現(xiàn)的次數(shù)，其中出現(xiàn)次數(shù)最多的即直方圖中最大值就是路面本身的亮度值，該算法的缺點(diǎn)是計(jì)算量較大，且隨著統(tǒng)計(jì)幀數(shù)的增加，得到的背景效果并不顯著。

(2)多幀圖像平均法

多幀圖像平均值法是利用車(chē)輛運(yùn)行一段時(shí)間的序列圖像進(jìn)行平均而得到道路背景圖像，該表達(dá)式為:

式中:Background(x，y)表示背景圖像，imagei(x，y)表示第i 幀序列圖像，N 表示平均幀數(shù)。該算法的特點(diǎn)是模型簡(jiǎn)單，計(jì)算方便。

1.2 基于高斯建模的背景提取算法

由于本文所研究的場(chǎng)景環(huán)境具有背景隨車(chē)輛移動(dòng)而改變、攝像頭固定、光照等引起的背景變化比較明顯的特點(diǎn)，使用高斯背景建模的方法來(lái)獲取初始背景幀，即假設(shè)像素值服從某種分布模型對(duì)每一個(gè)像素利用高斯模板建模，并認(rèn)為其服從均值μ 和標(biāo)準(zhǔn)方差δ 的獨(dú)立高斯分布。通過(guò)一段時(shí)間的訓(xùn)練獲得其參數(shù)并不斷更新，據(jù)此更新背景圖像來(lái)獲得初始背景幀。

在高斯模型中對(duì)于一個(gè)背景圖像，其特定像素亮度的分布滿(mǎn)足高斯分布，即背景圖像IB(x，y)點(diǎn)的亮度滿(mǎn)足:

其中參數(shù)μ 和δ 分別為背景模型的每個(gè)像素的平均值和方差。

建立背景模型算法的步驟:

(1)初始化背景模型

用第一幀的該像素點(diǎn)的灰度值作為均值μ，將標(biāo)準(zhǔn)方差設(shè)為0.

(2)背景模型的更新

用如下公式進(jìn)行判斷:

T 為閾值，當(dāng)F 小于T 時(shí)，則該點(diǎn)被判定為運(yùn)動(dòng)前景點(diǎn)，否則認(rèn)為該點(diǎn)與高斯分布相匹配，為場(chǎng)景背景像素點(diǎn)。

(3)像素點(diǎn)參數(shù)的更新

隨著時(shí)間的變化，背景圖像也會(huì)發(fā)生緩慢的變化，這時(shí)要不斷更新每個(gè)像素點(diǎn)的參數(shù)。更新的算法可以表示為:

式中:α 是更新系數(shù)，0 ＜α ＜1。

圖1 為采用MATLAB 編程的方法得到的背景圖像。

圖1 背景圖像的獲取

2 車(chē)輛檢測(cè)中所采用的圖像去噪技術(shù)

通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，僅僅通過(guò)上述算法還不能得到非常理想的結(jié)果，必須在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行必要的合適的平滑去噪。此過(guò)程主要是要選擇合適的濾波器以及在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理中選擇合適的結(jié)構(gòu)元素。

2.1 濾波器的選擇

圖像常會(huì)受到噪聲的污染，常見(jiàn)的噪聲有椒鹽噪聲、脈沖噪聲、高斯噪聲等。椒鹽噪聲含有隨機(jī)出現(xiàn)的黑白強(qiáng)度值;脈沖噪聲只含有隨機(jī)的白強(qiáng)度值(正脈沖噪聲)或黑強(qiáng)度值(負(fù)脈沖噪聲);與前兩者不同，高斯噪聲含有強(qiáng)度服從高斯或正太分布的噪聲。

線(xiàn)性濾波器去除高斯噪聲的效果很好，且在大多數(shù)情況下，對(duì)其他類(lèi)型的噪聲也有很好的效果。線(xiàn)性濾波器使用連續(xù)窗函數(shù)內(nèi)像素加權(quán)和來(lái)實(shí)現(xiàn)濾波。高斯濾波器是一類(lèi)根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線(xiàn)性平滑濾波器，其用途是信號(hào)的平滑處理。數(shù)字圖像在后期應(yīng)用中，噪聲是最大的問(wèn)題，使用高斯濾波器可以得到信噪比較高的圖像。由于誤差是會(huì)累計(jì)傳遞的，因此需要先對(duì)圖像做高斯平滑濾波、剔除噪聲。

其編程運(yùn)算實(shí)際上就是一個(gè)模板運(yùn)算，使用圖像的N連通區(qū)域，是一種領(lǐng)域運(yùn)算，即輸出圖像中任何像素的值都是通過(guò)采用一定的算法，根據(jù)輸入圖像中使用像素周?chē)欢I(lǐng)域內(nèi)像素的值得來(lái)的。

經(jīng)過(guò)高斯濾波器處理，結(jié)果如圖2 所示。

圖2 高斯濾波后圖像

2.2 結(jié)構(gòu)元素的選擇

在使用形態(tài)學(xué)處理時(shí)，結(jié)構(gòu)元素的選擇是其中的關(guān)鍵，不同的結(jié)構(gòu)元素對(duì)于同一幅圖像會(huì)得到截然不同的效果。因此，需要根據(jù)所需要處理的圖像特點(diǎn)來(lái)選擇相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素。

形態(tài)學(xué)運(yùn)算的目的在于提取圖像的相關(guān)結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)和尺寸決定了形態(tài)學(xué)處理的效果。任何形狀都可以作為結(jié)構(gòu)元素，但在實(shí)際應(yīng)用中，只有一定數(shù)量的結(jié)構(gòu)元素可用，通常結(jié)構(gòu)元素的形狀和尺寸必須適合待處理目標(biāo)圖像的幾何性質(zhì)，首先，形態(tài)學(xué)變換通常是利用對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行運(yùn)算的。當(dāng)結(jié)構(gòu)元素非對(duì)稱(chēng)時(shí)，運(yùn)算的結(jié)果一般會(huì)產(chǎn)生偏移。例如線(xiàn)段結(jié)構(gòu)元素，若它的原點(diǎn)在中點(diǎn)則為對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)，若原點(diǎn)在端頭則為非對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)。其次，需要選擇合適的結(jié)構(gòu)元素形狀。結(jié)構(gòu)元素可以為圓盤(pán)形、長(zhǎng)方形、多邊形、線(xiàn)段形等。圓盤(pán)形結(jié)構(gòu)元素是各向同性的，因此可以得到與方向無(wú)關(guān)的運(yùn)算結(jié)果，長(zhǎng)方形、多邊形可以看作是圓盤(pán)形的變異。線(xiàn)段形結(jié)構(gòu)元素可以用來(lái)去除或提取較長(zhǎng)的圖像結(jié)構(gòu)。不同形狀的結(jié)構(gòu)元素運(yùn)算結(jié)果會(huì)有差異，應(yīng)針對(duì)待處理圖像的幾何形狀進(jìn)行選擇。當(dāng)確定了結(jié)構(gòu)元素的形狀后，結(jié)構(gòu)元素的尺寸是至關(guān)重要的。當(dāng)結(jié)構(gòu)元素尺寸太小時(shí)，閉運(yùn)算不能實(shí)現(xiàn)裂口較大的斷裂邊緣連接，作開(kāi)運(yùn)算時(shí)不能實(shí)現(xiàn)較大凸起與粘連的去除;當(dāng)結(jié)構(gòu)元素尺寸太大時(shí)，閉運(yùn)算時(shí)目標(biāo)之間會(huì)互相干擾，造成過(guò)度粘連，開(kāi)運(yùn)算時(shí)會(huì)造成假斷裂。

利用數(shù)字形態(tài)學(xué)對(duì)所得檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行去噪處理，濾波方式與結(jié)構(gòu)元素不同，所得到的效果也不同。因此在試驗(yàn)中要通過(guò)分析與計(jì)算來(lái)確定最終的選擇方式。

3 結(jié) 論

本文提出了基于實(shí)時(shí)環(huán)境背景下運(yùn)動(dòng)車(chē)輛檢測(cè)的算法，根據(jù)視頻監(jiān)控的實(shí)際場(chǎng)景條件，選擇幀差法對(duì)高斯背景建模進(jìn)行改進(jìn)，來(lái)檢測(cè)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)情況，并采用高斯濾波器和形態(tài)學(xué)運(yùn)算對(duì)含有噪聲的原始背景圖像進(jìn)行處理，得到平滑的背景圖像。將采用高斯背景建模法所得的實(shí)驗(yàn)效果與常用的統(tǒng)計(jì)直方圖法和多幀平均法進(jìn)行了對(duì)比，證明了其優(yōu)越性和有效性。

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