動(dòng)基座下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

陸　牧，高　揚(yáng)，朱　明

(中國(guó)科學(xué)院 長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 航空光學(xué)成像與測(cè)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春 130033)

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動(dòng)基座下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

陸牧*，高揚(yáng)，朱明

(中國(guó)科學(xué)院 長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 航空光學(xué)成像與測(cè)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春 130033)

由于動(dòng)基座下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)存在的背景干擾較大，影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)精度的問題，本文提出了一種基于傅里葉變換和核函數(shù)-灰度統(tǒng)計(jì)圖的動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，以便較大限度地克服光照變化、背景噪聲對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)精度造成的影響。該算法首先將評(píng)價(jià)函數(shù)引入特征匹配塊的選取中完成視頻圖像背景的分塊匹配。然后，采用傅里葉變換的相位相關(guān)算法估計(jì)全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償參量；逐一計(jì)算各圖像子塊的高斯核函數(shù)值，建立核函數(shù)-灰度統(tǒng)計(jì)圖并通過相鄰幀高斯核函數(shù)值的變化情況判斷運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域。最后，對(duì)包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像子塊進(jìn)行圖像分割處理，完成動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)仿真表明，與傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法相比，該算法中評(píng)價(jià)函數(shù)的評(píng)價(jià)系數(shù)α取0.7，幀間圖像塊相似度閾值T取0.3時(shí)，能有效地抑制光照變化和噪聲帶來的背景干擾，檢測(cè)出動(dòng)基座下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該算法具有較快的計(jì)算效率，能滿足工程上的實(shí)時(shí)性要求。

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；動(dòng)基座；正交傅里葉變換；核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖

1　引　言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中關(guān)鍵的底層技術(shù)之一，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。基于動(dòng)基座的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)中的重點(diǎn)、難點(diǎn)，在國(guó)防、安保等領(lǐng)域中也有著更加廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展空間[1-8]。按照所檢測(cè)視頻圖像背景的性質(zhì)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)可分為兩種：靜態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。目前，主流的靜態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法有背景差分法和幀間差分法[8-11]：背景差分法的優(yōu)點(diǎn)在于算法簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，但其缺點(diǎn)也很明顯，即在背景有干擾的情況下檢測(cè)效果不佳；幀間差分法的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)精度高、算法運(yùn)行速度較快，但缺點(diǎn)是該算法只能應(yīng)用于背景是靜態(tài)的視頻圖像。主流的動(dòng)態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法有全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償法和光流法[12-15]：全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償法又可分為塊匹配法、位平面法和特征匹配法，這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，它們對(duì)視頻圖像背景均比較敏感，不適合視頻圖像背景干擾較大的情況；光流法適合處理運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有遮擋的情況，但抗噪性較差并且對(duì)視頻中光照的改變十分敏感。動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是動(dòng)態(tài)背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)重要分支，也是目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的重要課題，其特點(diǎn)為基座運(yùn)動(dòng)無死角，設(shè)備工作環(huán)境復(fù)雜，在一些特定的場(chǎng)合中背景干擾較大。這些特點(diǎn)給動(dòng)基座下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)帶來了一定難度。

基于動(dòng)基座的上述特點(diǎn)，本文先將評(píng)價(jià)函數(shù)引入到匹配特征塊的選取過程中，這樣不僅能選取到背景噪聲較小的特征塊，而且還能減小后續(xù)全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償操作中特征塊的誤匹配率。然后采用傅里葉變換的相位相關(guān)算法將動(dòng)態(tài)圖像序列靜態(tài)化。這種算法只需計(jì)算視頻圖像傅里葉互功率譜和傅里葉變換幅值譜的相關(guān)信息，與視頻圖像內(nèi)容的關(guān)系較小，因此這種算法具有較好的抗噪性。最后，提出了一種核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖，并通過相鄰幀核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖的變化實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。由于核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖的空間分布情況不受背景光照改變和噪聲大小的影響，因此能有效抑制背景干擾，并具有較快的計(jì)算效率。

2　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

針對(duì)動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中基座運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)，基座運(yùn)動(dòng)速度相對(duì)較慢的特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，相鄰幀圖像間背景的運(yùn)動(dòng)可以近似簡(jiǎn)化成二維平移運(yùn)動(dòng)。為了消除大目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)背景圖像運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的影響，可將視頻圖像分成若干個(gè)不同的子塊，并假設(shè)各子塊中各像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向與該子塊形心所在像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向一致。采用視頻圖像特征塊匹配方法對(duì)硬件的依賴度較小，在一定程度上抑制了背景噪聲對(duì)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)挠绊憽?/p>

2.1匹配特征塊的選取

由于在背景噪聲較大的條件下較難獲得高精度的匹配圖像，為了減小圖像匹配誤差對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)精度的影響，故要求在匹配特征塊的選取過程中盡量選取那些包含細(xì)節(jié)多、包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)少的特征塊[16-17]。因此，在匹配特征塊的選取過程中引入了評(píng)價(jià)函數(shù)。首先，將視頻圖像分成m×n個(gè)大小相同的矩形塊。由于視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置常出現(xiàn)在圖像的中心位置附近，所以選取圖像中4個(gè)邊緣附近的若干矩形塊，分別進(jìn)行圖像相鄰幀間的差分運(yùn)算，從而得到差分圖像。然后，計(jì)算各差分圖像的評(píng)價(jià)函數(shù)值，評(píng)價(jià)函數(shù)為：

f=αμ+(1-α)σ，

(1)

其中：μ、σ分別是差分圖像的期望和標(biāo)準(zhǔn)差，α是評(píng)價(jià)系數(shù)。最后，選取評(píng)價(jià)函數(shù)值最大的矩形塊作為圖像的特征塊。

這樣粗選取的特征塊包含細(xì)節(jié)較多，降低了匹配特征塊時(shí)的誤匹配率，抑制了背景噪聲對(duì)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)挠绊憽Ｖ档米⒁獾氖牵u(píng)價(jià)系數(shù)α的選取與背景噪聲、光照等條件有關(guān)，本文根據(jù)多次試驗(yàn)結(jié)果將α取為0.7。

2.2全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

全局運(yùn)動(dòng)是指在拍攝過程中由于相機(jī)運(yùn)動(dòng)造成原本靜止的背景相對(duì)于相機(jī)所產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)。背景的這種從一個(gè)相對(duì)位置轉(zhuǎn)換到另一個(gè)相對(duì)位置的映射關(guān)系滿足仿射變換模型。一個(gè)仿射變換是一個(gè)非奇異的線性變換接上一個(gè)平移變換[18-19]。它的矩陣表達(dá)為：

(2)

式中：各背景像素點(diǎn)的坐標(biāo)位置從(px，py)變換到(qx，qy)，s為放縮系數(shù)，θ為旋轉(zhuǎn)角度，(tx，ty)為平移參數(shù)。全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵就是如何精確估計(jì)出上述背景運(yùn)動(dòng)的各項(xiàng)參數(shù)。鑒于正交傅里葉變換[14]和圓傅里葉變換[20-22]的相位相關(guān)算法在估計(jì)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)方面具有抑制背景光照、噪聲干擾的優(yōu)點(diǎn)，具有較高的估計(jì)精度，本文選用這兩種方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

根據(jù)仿射變換矩陣表達(dá)式，假設(shè)特征塊圖像f1(px，py)沿x軸正方向和y軸正方向分別平移了tx與ty，得到當(dāng)前幀特征塊圖像f2(qx，qy)，由：

f2(qx，qy)=f1(px+tx，py+ty).

(2)

對(duì)于相同背景下特征塊的平移，不妨令px=qx=x，py=qy=y，得式：

f2(x，y)=f1(x+tx，y+ty).

(3)

將上式做正交傅里葉變換得：

F2(u，v)=F1(u，v)e-j2π(utx+vty).

(4)

求得特征塊圖像f1(px，py)，f2(qx，qy)的傅里葉互功率譜[23]為：

(5)

L-1(e-j(utx+vty))=δ(x-tx，y-ty)，

(6)

其中L-1為傅里葉逆變換。

可以看出傅里葉互功率譜的逆變換為一個(gè)二維脈沖函數(shù)，由該二維脈沖函數(shù)圖像可求得平移參數(shù)為(20，0)，如圖1所示。

圖1　平移參數(shù)的二維脈沖函數(shù)

同理，引入放縮系數(shù)s和旋轉(zhuǎn)角度θ后，式(3)變?yōu)椋?/p>

f2(x，y)=f1[s(xcosθ+ysinθ)-

tx，s(-xsinθ+ycosθ)-ty]，

(7)

則上式兩邊的傅里葉變換幅值譜[24-25]為：

s-1(-usinθ+vcosθ)]|.

(8)

由式(8)可知傅里葉變換幅值譜只與放縮系數(shù)s和旋轉(zhuǎn)角度θ有關(guān)，與平移參數(shù)(tx，ty)無關(guān)。

由于上述笛卡爾坐標(biāo)系下的放縮變換和旋轉(zhuǎn)變換在對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系下將轉(zhuǎn)化為平移變換，因此可以根據(jù)上述相位相關(guān)算法求得放縮系數(shù)s和旋轉(zhuǎn)角度θ。將式(7)變換到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系下有：

f2(lnρ，Θ)=f1(lnρ-lns，Θ-θ)，

(9)

其中：ρ為對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系下的極徑，Θ為對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系下的極角。

因?yàn)槭?9)與式(3)具有相似形式，可以計(jì)算式(9)的傅里葉互功率譜并根據(jù)上述步驟求得放縮系數(shù)s和旋轉(zhuǎn)角度θ。將式(3)利用極坐標(biāo)變換，得到式(9)的形式，可以看出s=1，θ=0。

圖2　放縮系數(shù)和旋轉(zhuǎn)角度的二維脈沖函數(shù)

Fig.2Scaling factor and rotation angle of two-dimensional pulse function

2.3基于高斯核函數(shù)的目標(biāo)檢測(cè)

動(dòng)態(tài)背景視頻圖像完成全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償以后，可以近似看成靜態(tài)背景視頻圖像，再利用靜態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。經(jīng)典的靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法有背景差分法和幀間差分法。背景差分法對(duì)于全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木纫筝^高，并不能較好地處理動(dòng)基座這種所采集視頻圖像背景噪聲較大的情況[26]。傳統(tǒng)的幀間差分法也不能很好地解決視頻圖像中由于光照變化、噪聲等帶來的影響[27]。針對(duì)動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的特點(diǎn)，本文提出根據(jù)相鄰幀高斯核函數(shù)值的變化情況實(shí)現(xiàn)動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。本文將圖像分為32×32的子塊，通過平均梯度最大塊快速配準(zhǔn)圖像序列，再計(jì)算各個(gè)子塊的灰度加權(quán)核函數(shù)(GWK)，并根據(jù)bhattacharyya系數(shù)判斷子塊GWK函數(shù)的相似度，提取GWK函數(shù)發(fā)生變化的子塊，通過合并處理，即找到圖像中包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域。

直方圖是圖像的一種統(tǒng)計(jì)表達(dá)，對(duì)一幅灰度圖像，其灰度統(tǒng)計(jì)直方圖反映了該圖中不同灰度級(jí)出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)情況。圖像的灰度統(tǒng)計(jì)直方圖是一個(gè)1-D的離散函數(shù)，可寫成：

h(k)=nk(k=0，1，…，L-1)，

(10)

(11)

(12)

其中δ(x)為單位脈沖函數(shù)。k(x)為高斯核函數(shù)，其表達(dá)式可簡(jiǎn)化為：

k(x)=exp(-‖x‖2).

(13)

(14)

其中n為視頻圖像塊歸一化特征向量的維度。ρ值越大則表明幀間圖像塊的相似度越高，當(dāng)ρ值小于閾值T時(shí)即可認(rèn)為圖像塊中包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。再將包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像塊做圖像分割處理，即可檢測(cè)出完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果，本實(shí)驗(yàn)中閾值T取0.3。

(15)

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

(a)第56幀視頻圖像

(b)第76幀視頻圖像

(c)第56幀的灰度圖像

(d)第76幀的灰度圖像

(e)兩幅圖像的核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖對(duì)比

(a)第56幀圖像塊(a)The fifty-sixth frameimage block

(b)第76幀圖像塊(b)The seventy-sixthframe image block

為了驗(yàn)證本文方法的先進(jìn)性，分別利用傳統(tǒng)的幀間差分法和基于核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖的相似度判別方法進(jìn)行動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

(a)第56幀圖像

(b)全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償結(jié)果

(c)傳統(tǒng)幀間差分法結(jié)果

(d)核函數(shù)-灰度統(tǒng)計(jì)圖檢測(cè)結(jié)果

根據(jù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖可見，傳統(tǒng)的幀間差分法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中有大片的圖像殘留，不能有效消除背景噪聲，匹配殘留誤差較大?；诤撕瘮?shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖的動(dòng)基座動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法能有效地消除由光照變化、背景噪聲造成的背景殘留，可有效提高檢測(cè)精度。

4　結(jié)　論

針對(duì)動(dòng)基座下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中背景干擾較大，影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)精度的問題，利用正交傅里葉變換和核函數(shù)—灰度統(tǒng)計(jì)圖的方法完成了動(dòng)基座下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。該方法在評(píng)價(jià)函數(shù)的評(píng)價(jià)系數(shù)α取0.7，幀間圖像塊相似度閾值T取0.3時(shí)，可以有效抑制視頻圖像運(yùn)動(dòng)背景中光照變化、背景噪聲對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)帶來的影響，達(dá)到了動(dòng)基座下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)要求。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在視頻圖像背景干擾較大的情況下，能滿足工程上對(duì)算法精度方面的要求，驗(yàn)證了該算法的可行性。

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陸牧(1989-)，男，吉林長(zhǎng)春人，博士研究生，2012年于吉林大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，主要從事圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤等方面的研究。E-mail：980443913@qq.com

導(dǎo)師簡(jiǎn)介：

朱明(1964-)，男，江西南昌人，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事圖像處理，光電成像測(cè)量技術(shù)，電視跟蹤和自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)等方面的研究。E-mail：zhu_mingca@163.com

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Moving target detection under moving base

LU Mu*， GAO Yang， ZHU Ming

(LaboratoryofAviationImagingandMeasurementofOptical，ChangchunInstitute，F(xiàn)ineMechanicsandPhysics，ChineseAcademyofSciences，Changchun130033，China)

*Correspondingauthor，E-mail：980443913@qq.com

Traditional moving target detection under a moving base has a problem of larger background interference, and its detection accuracy is effected by the noise interference. This paper proposes a moving target detection method under the moving base by using orthogonal Fourier transform and kernel-grayscale chart to overcome the influence of a larger illumination change and background noise on moving target detection accuracy. Firstly, the evaluation function was introduced the selection of a feature matching block to implement the sub-block matching of video backgrounds. Then, global motion compensation parameters were estimated by using a phase-correlation algorithm based on orthogonal Fourier transform, and each Gaussian kernel value of each sub-block of the image was calculated to build a nuclear function-gray chart and to determine the area of moving target according on the change of the adjacent frame Gaussian kernel value. Finally, the image sub-block with moving target was divided and processed, and the moving target detection was implemented. The simulation in comparison with conventional moving object detection algorithm shows that when the evaluation coefficient in the evaluation function is set to be 0.7, and inter tile similarity threshold to be 0.3, the algorithm can effectively inhibit the background interference from illumination changes and background noise and can detect the moving target under the moving base. The algorithm has fast calculation speeds and meets real-time requirements of engineering.

moving target detection; moving base; orthogonal Fourier transform; kernel-gray chart

2015-11-13；

2015-12-09.

吉林省科技發(fā)展計(jì)劃青年科研基金項(xiàng)目(No.20150520057JH)

1004-924X(2016)07-1782-07

TP391.4

Adoi:10.3788/OPE.20162407.1782