一種基于幀差和vibe算法的前景檢測方法

李洪杰　程欣宇　任海林

傳統的幀差算法容易受到噪聲影響，而且還會出現“雙影”及空洞現象，本文對幀差算法進行改進，將改進后的算法和vibe算法進行融合，使融合后的算法相較于vibe算法對噪聲和復雜背景有更好的效果，快速的消除“ghost”現象，同時對陰影也有一定的抑制效果。

【關鍵詞】運動檢測 幀差 vibe

1 引言

視頻中運動目標檢測技術是智能交通、人機交互等領域的關鍵。現在主要的前景檢測技術有幀差法、背景減法、光流法等。幀差法首先利用圖像序列中前后兩幀做差值，然后對差值圖像進行閾值化，從而得到前景圖像。幀差算法簡單、速度快，但它無法適應復雜背景，檢測出來的前景會出現“雙影”現象，對于緩慢移動的物體會出現空洞。vibe算法是背景減法的一種，算法比較簡單，速度較快，具有一定的魯棒性。但vibe算法會出現孔洞現象，部分擾動背景和噪聲會被檢測成前景。本文針對幀差算法缺陷進行改進，將改進后幀差算法融入vibe算法中，使它對噪聲和擾動背景具有一定的適應性，快速的消除“ghost”現象，同時使其對抑制陰影也有一定效果。

則最終的改進算法可以迅速的消除“ghost”現象。通常情況下，陰影相對于背景圖像具有一定的透明度，反映到圖像上陰影較于真正移動前景它的灰度值更接近背景，即前后兩幀圖像的差值，陰影部分要小于真正的移動物體，適當的調整閾值T和Δ，就會使改進后的算法對陰影具有一定的抑制效果。由于改進后的幀差算法對于擾動背景和噪聲已具有較好的效果，相與后的圖像則同樣具有較好效果。

6 前景圖像處理

針對vibe算法具有孔洞的問題，本文采用圖像處理的相關方法，查找二值圖像的內部輪廓，然后填充。本文的改進算法在抑制噪聲方面已經具有較好的效果了，本部分仍舊可以加入形態學腐蝕和膨脹處理，以期獲得更好的處理效果。

7 實驗效果對比分析

序列為vibe算法的處理結果，65幀可以看到部分背景區域誤檢測為前景，即出現“ghost”現象，71幀“ghost”現象慢慢消失，到101幀時誤檢測的前景基本融入背景中。圖2中圖像序列為本文改進算法的處理結果，可以看到第10幀時，“ghost”區域幾乎消失，到12幀時“ghost”現象完全消失，由此可見本文的算法對“ghost”現象具有更好的處理效果。

8 結束語

本文通過參考鄰域像素對幀差算法進行改進，使它能夠抑制大量噪聲和適應一定的擾動背景，同時利用vibe算法的結果對幀差產生的空洞進行填充，最后將改進后的幀差算法和vibe算法進行融合。實驗表明融合后改進算法相較于vibe算法對噪聲有更強的適應性，對陰影也有一定的抑制效果，對“ghost”現象具有更好處理效果。閾值的選取對于幀差算法的效果具有很大影響，現在有固定閾值、otsu閾值分割等方法，實際的效果取決于應用場景，可以在這方面做更進一步的研究。

參考文獻

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作者單位

貴州大學計算機學院 貴州省貴陽市 550025endprint