一種基于背景建模的目標檢測算法

芶小珊（成都學院，成都 610000）

一種基于背景建模的目標檢測算法

芶小珊
（成都學院，成都 610000）

運動目標檢測是實現智能監控系統的組成部分，針對復雜場景中的運動目標檢測，根據目標檢測的具體環境，提出一種基于背景建模采用帶有權值的歷史幀疊加算法，該算法簡單，易于實現，用對比實驗驗證了該算法的有效性。

前景檢測；背景建模；假背景；碼本模型

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.16.248

1　引言

視頻監控系統智能化是發展趨勢，成為模式識別領域的研究熱點。目標檢測是智能視頻監控系統的前期技術，通過運動特征分析，檢測運動目標，將運動目標從視頻的序列幀中提取出來。

運動對象檢測最常用的兩種方法基于幀差法和背景差有各自的優缺點，有學者提出將兩種算法相結合，進而彌補各自的弱點，更加有效的提取前景目標［1］。本文提出一種改進的背景差分方法。本文基于OpenCV函數庫［2］中的有關背景建模的方法，提出一種改進的背景差分方法，有效的避免了兩種方法的缺點，有針對性的對該算法進行補充和改進，使得該算法具有更廣闊的適應性。

2　目標檢測算法原理

2.1背景建模

2.2針對像素的動態閾值調整

室外的監控往往會遇到一些如樹葉晃動的干擾因素，其差值可能會大于閾值，從而造成被檢測成為運動的前景，因此必須找到方法將這些干擾因素造成的影響去除。

2.3一種改進的目標檢測算法

根據分析我們得到結論：

（1）無論運動的前景在遮擋背景所處像素點時是否對顏色通道造成擾動，遮擋消失后，像素點所采樣的顏色總有較大的變化；

（2）遮擋過程中采樣得到的顏色其綜合相似度跟真正的背景有較大差異，指引尋找真實的背景。

基于結論2作為判斷真實背景的依據。

保留當背景突變發生時10幀內的監控畫面：

對于背景突變后若干幀內存在背景差分值連續大于閾值T的像素點 進行采樣，大小為15幀：

求本次采樣的方差：

若此次差分是由背景轉向前景，那么由于15幀基本可以覆蓋整個背景被前景遮擋過程那么方差則較大，若是由前景轉向背景，那么采樣則基本只覆蓋背景，方差較小，因此基于的大小，可以大致判定覆蓋情況，并確定“假背景”的區域。

當有：

且：

3　實驗結果及分析

本實驗數據經調整分辨率一律為352*288。

表1　算法性能比較

圖1為對于背景存在干擾因素的前景檢測比較圖，采取了上述表1的方法進行比對。其中圖1-（1）為原始視頻的截圖。圖1-（2）、1-（3）比對幀差法和背景差分法，樹葉和水波紋在不停的動，做差分的兩個對象存在較大的不同，以上兩個方法對于背景的干擾效果不理想。圖1-（4）利用高斯背景建模監控確實能起到排除背景干擾因素的作用。圖1-（5）采用碼本法效果也較理想。圖1-（6）使用本文算法，對干擾采用降低敏感度處理，實現效果良好。

圖1　對于背景存在干擾因素的前景檢測比較圖

下面我們針對光線突變后本文算法的性能進行分析，圖2-（1）為場景突變后的視頻截圖，采用本文的背景建模，而不采用去除假背景的方法是我們發現，場景中出現了假背景，而且假背景持續了上百幀，如圖2-（2）、2-（3），因此在此期間，采用背景差分后得到二值圖后，在監控區域中留下了一個假的前景如圖2-（4）。而當采用了文中去除背景模型的假背景方法之后，僅用了不到50幀就將假背景替換掉，雖然不能保證在突變的一開始就防止假背景的產生，但是大大提高了應對此類事件的效率。

圖2　針對光線突變后背景檢測

4　結束語

本文研究了基于背景建模采用帶有權值的歷史幀疊加算法，利用去除假背景來解決背景中的干擾和環境突變檢測，實驗結果表明，該算法運算簡單，易于實驗，能較好地進行背景建模，針對背景建模中假背景的去除方式進行運動對象檢測。

［1］Li G.New moving target detection method based on background differencing and coterminous frames differencing［J］.Chinese Journal of Scientific Instrument，2006， 27（08）：961-964.

［2］Gary Bradski，Adrian Kaehler著.于仕琪，劉瑞禎譯，學習OpenCV［M］.北京：清華大學出版社.

［3］莫林，廖鵬，劉勛.一種基于背景減除與三幀差分的運動目標檢測算法［J］.微計算機信息，2009， 25（4-3）：pp274-276.

［4］王歡.運動目標檢測與跟蹤技術研究［D］.南京：南京理工大學博士學位論文，2009.

［5］LI Shan， LEE M C. Fast visual tracking using motion sallency in viedo［C］. IEEE Intemational Conference on Acoustics， Speech and Signal Processing（ICA SSP 2007）：1073-1076.