基于視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究

摘要：隨著電子信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與追蹤已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了軍事、交通、工業(yè)、公共生活及旅游等多個(gè)領(lǐng)域。在數(shù)字信號(hào)處理的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)一體化監(jiān)控，可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)軌跡追蹤，更好地提升監(jiān)測(cè)效果。本文從算法分析的角度，淺談如何更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤和追蹤監(jiān)測(cè)。

關(guān)鍵詞：視頻;運(yùn)動(dòng)目標(biāo);檢測(cè);追蹤

視覺是人類感知外界的重要手段，視覺信息給人們能夠留下多重刺激，同時(shí)可以有效被記錄和儲(chǔ)存，這比文字和聲音更有更加顯著的優(yōu)勢(shì)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像存儲(chǔ)也成了人類信息存儲(chǔ)的一種有效化有效手段。目前，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于機(jī)器人視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感圖像處理以及圖像追蹤等多個(gè)方面。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)和追蹤，成為圖像跟蹤的一個(gè)重要分支，在多個(gè)領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。

一、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤監(jiān)測(cè)的一般流程

對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和追蹤是一個(gè)系統(tǒng)化處理的過程，主要包括攝像頭，原始圖像序列獲取，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和分類，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，行為理解與描述，信息輸出與處理等多個(gè)過程。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和追蹤是對(duì)圖像中的目標(biāo)在視頻中的圖像場(chǎng)景中進(jìn)行精確的位置信息劃分，并對(duì)其行為進(jìn)行有效的理解和描述，為更高一級(jí)的任務(wù)做有效準(zhǔn)備。

圖像運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)與追蹤涉及的數(shù)據(jù)量非常龐大，如果利用一般的追蹤技術(shù)進(jìn)行處理，會(huì)使運(yùn)算速度較慢，而且時(shí)效性較差，影響信息疏通和處理，最重使圖像系統(tǒng)的靈活性被大大降低。近年來，大規(guī)模集成電路以及超大規(guī)模集成電路和微處理器使得新聞發(fā)展，使得數(shù)字信號(hào)處理逐漸成為一項(xiàng)成熟的技術(shù)。DSP芯片已經(jīng)成為目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤中使用最廣泛的一個(gè)核心處理器，研究基于算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與追蹤具有非常重要的意義。

二、視頻圖像選擇的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

圖像處理主模塊通過DM642的EMIF接口擴(kuò)展片外存儲(chǔ)器SDRAM和FLASH，并利用CPLD控制FLASH的高3位地址線進(jìn)行分頁(yè)。視頻輸入、輸出模塊主要包括視頻編解碼器芯片SAA7113H， SAA7121H，通過采用切換方式實(shí)現(xiàn)視頻信號(hào)的輸入、輸出。帶云臺(tái)控制的攝像頭模塊通過接收DM642傳輸?shù)目刂泼睿刂圃婆_(tái)帶動(dòng)攝像頭完成相應(yīng)的動(dòng)作。其主要功能是完成圖像的預(yù)處理、進(jìn)行模板匹配、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤的相關(guān)算法。

三、基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

1.幀間差分法

幀間差分法是一種通過對(duì)視頻圖像序列中相鄰兩幀作差分運(yùn)算來獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓的方法。兩幀相減，得到兩幀圖像亮度差的絕對(duì)值，判斷它是否大于閾值來分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性，確定圖像序列中有無物體運(yùn)動(dòng)。

2.背景差分法

背景差分法是是利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域的一種技術(shù)。選取背景中的一幅或幾幅圖像的平均作為背景圖像，然后把以后的序列圖像當(dāng)前幀和背景圖像相減，進(jìn)行背景消去。若所得到的像素?cái)?shù)大于某一閾值，則判定被監(jiān)控場(chǎng)景中有運(yùn)動(dòng)物體，從而得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

3.光流法

光流法是利用圖像序列中像素在時(shí)間域上的變化以及相鄰幀之間的相關(guān)性來找到上一幀跟當(dāng)前幀之間存在的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而計(jì)算出相鄰幀之間物體的運(yùn)動(dòng)信息的一種方法。通常將二維圖像平面特定坐標(biāo)點(diǎn)上的灰度瞬時(shí)變化率定義為光流矢量。

四、基于視頻的光流運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

1.視頻圖像的角點(diǎn)提取

在視頻的動(dòng)態(tài)圖像中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是一直處于運(yùn)動(dòng)變化中的，因此，尋找能夠反應(yīng)物體位置的比較特征的點(diǎn)進(jìn)行追蹤具有非常重要的意義，這可以幫助我們更好的抓取目標(biāo)。同時(shí)提取特征點(diǎn)的動(dòng)態(tài)信息，就可以很好地反映目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況。因此，我們首先需要結(jié)合焦點(diǎn)作視頻圖像目標(biāo)提取工作，保留圖像上的重要特征及信息，并對(duì)其進(jìn)行有效的灰度處理，可以對(duì)目標(biāo)點(diǎn)位置做有效判斷。

基于角點(diǎn)特征在正方形區(qū)域面積內(nèi)，對(duì)于待測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)做光流檢測(cè)速度分析，并與原圖像整幅灰度圖像對(duì)比，將焦點(diǎn)圖像用于光流計(jì)算的信息量大大降低，提升目標(biāo)提取精度。

2.多網(wǎng)格快速計(jì)算

多網(wǎng)格計(jì)算就是線性方程求解法，是指利用多網(wǎng)格迭代收斂速度快的特點(diǎn)，求解光流約束方程導(dǎo)出歐拉軌跡。將離散化的方程在不同灰度變率基礎(chǔ)上進(jìn)行采樣以降低誤差，以線性方程求解的方式，完成在實(shí)際圖像中進(jìn)行采樣分析，以此來確定物體的運(yùn)動(dòng)軌跡。

3.基于加速功能的光流動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

通過鏡頭采集卡對(duì)不同背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)不同幀率的圖像序列采集，并將圖像信息傳至計(jì)算機(jī)用于角點(diǎn)提取和光流計(jì)算。將其變換為灰度的圖像序列，對(duì)灰度圖像序列進(jìn)行Harris角點(diǎn)信息檢測(cè)和提取，最后采用多網(wǎng)購(gòu)快速計(jì)算方法對(duì)相鄰幀的圖像交點(diǎn)，進(jìn)行光流場(chǎng)計(jì)算。該方法精度較高，且對(duì)于干擾信息的篩選效果明顯。

總之，在圖像序列獲取并對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后，我們就可以對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效地識(shí)別，判斷有追蹤，確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置，速度，運(yùn)動(dòng)軌跡等，并對(duì)其方向進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，以此來更好的監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。基于有效算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)與追蹤，可以幫助我們更好地掌握目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，實(shí)現(xiàn)有效捕捉。

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作者簡(jiǎn)介：闕玲麗（1979-），女，廣西南寧人，碩士研究生，廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域

基金項(xiàng)目：2017年度廣西壯族自治區(qū)中青年教師基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目（桂教科研〔2017〕16號(hào)：2017KY1219）項(xiàng)目題目：《基于Video圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究》