基于改進(jìn)三幀差分法的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)

傅莉 王一淼 黃全軍

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)三幀差分法中目標(biāo)檢測(cè)不完整、自適應(yīng)性差的問(wèn)題，本文對(duì)此進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)將三幀差分法與邊緣檢測(cè)算子相結(jié)合解決了目標(biāo)邊緣不連續(xù)性的問(wèn)題。采用自適應(yīng)閾值法對(duì)邊緣檢測(cè)算子的高、低閾值進(jìn)行自動(dòng)選取，從而提高了算法的自適應(yīng)能力。采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法處理，填充了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的部分空洞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法能更清晰完整地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè);三幀差分法;邊緣檢測(cè);自適應(yīng)閾值;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

Abstract：In view of the problem of incomplete target detection and poor adaptability in the traditional three-frame difference method，this paper improves this.By combining the three-frame difference method with the edge detection operator，the problem of target edge discontinuity is solved.The adaptive threshold method is used to automatically select the high and low thresholds of the edge detection operator，thereby improving the adaptive ability of the algorithm.It is processed by mathematical morphology algorithm and fills some holes of the moving target.Experimental results show that the improved algorithm can detect moving vehicle targets more clearly and completely.

Key words：Moving vehicle target detection;three-frame difference method;edge detection;adaptive threshold;mathematical morphology

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，在檢測(cè)交通流量和商場(chǎng)客流量方面有著廣泛的應(yīng)用[1]。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法包括：背景減除法、光流法、差分法等[2]。本文主要研究差分法，差分法直接比較連續(xù)兩幀或多幀圖像中對(duì)應(yīng)像素的灰度值，然后在設(shè)置閾值的序列圖像中提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域，其存在著目標(biāo)重疊部分檢測(cè)困難、邊緣不連續(xù)性等問(wèn)題。

本文針對(duì)傳統(tǒng)三幀差分法中存在的問(wèn)題，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，加入自適應(yīng)的邊緣檢測(cè)算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行處理，以解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)不完整和自適應(yīng)差的問(wèn)題。

1 傳統(tǒng)的三幀差分法

傳統(tǒng)的三幀差分法是指取連續(xù)三幀原始圖像，進(jìn)行灰度化處理，分別對(duì)當(dāng)前幀與前一幀和后一幀灰度圖像做差分運(yùn)算，對(duì)差分后的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，由于二值化閾值的選取需要手動(dòng)設(shè)定，因此自適應(yīng)性較差，然后對(duì)兩幀二值化的圖像進(jìn)行與操作，目的是去除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的拉長(zhǎng)部分，然而，由于圖像重疊，檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在較大的空洞[3]。

三幀差分法運(yùn)算公式為：

k+1（x，y）分別表示第k-1、k、k+1幀圖片的像素點(diǎn)的灰度值，D1（x，y）、D2（x，y）分別表示對(duì)應(yīng)的差分結(jié)果，E1（x，y）、E2（x，y）表示二值化結(jié)果，T為預(yù)先設(shè)點(diǎn)的閾值，如果T選取的過(guò)大，則檢測(cè)出來(lái)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可能會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)不完整或者漏檢，反之，則會(huì)出現(xiàn)大量的噪聲。E（x，y）表示最后檢測(cè)出的目標(biāo)圖像。

2 改進(jìn)的三幀差分法

2.1 自適應(yīng)的邊緣檢測(cè)

針對(duì)傳統(tǒng)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法中存在的目標(biāo)邊緣不連續(xù)性的問(wèn)題，加入Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行處理[4]，能夠清晰完整地檢測(cè)出目標(biāo)邊緣。

為了增強(qiáng)算法的自適應(yīng)性，對(duì)邊緣算子的雙閾值進(jìn)行選取時(shí)，采用最大類間方差法。用遍歷法求使類間方差最大化的最佳閾值，將其設(shè)為Canny算子的低閾值，高閾值設(shè)定為低閾值的2倍。

2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

在傳統(tǒng)算法中，由于相鄰兩幀圖像的重疊，因此檢測(cè)到的目標(biāo)會(huì)產(chǎn)生空洞，所以采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行處理[5-6]。

本文使用膨脹的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，其能夠?qū)D像的邊緣擴(kuò)大些，將目標(biāo)的邊緣或者內(nèi)部的空洞填充[7]。

2.3 操作方法

由以上分析可知，改進(jìn)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法步驟如下：

（1）首先取連續(xù)三幀原始圖像，進(jìn)行灰度化處理。

（2）對(duì)當(dāng)前幀與前一幀和后一幀灰度圖像分別做差分運(yùn)算。

（3）通過(guò)最大類間方差法分別確定兩幀差分灰度圖像對(duì)應(yīng)Canny算子的高、低閾值，進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

（4）運(yùn)用膨脹的方法分別對(duì)兩幀邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。

（5）最后對(duì)兩幀處理后的圖像進(jìn)行與操作，得到目標(biāo)圖像。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文以Visual Studio2019為軟件平臺(tái)，借助Opencv庫(kù)函數(shù)采用C++編程語(yǔ)言對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)驗(yàn)中所用的視頻是用手機(jī)拍攝的一段車輛行駛的視頻，本文選取其中的第70幀和90幀圖片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖如圖1和圖2所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳統(tǒng)的算法檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)邊緣并不連續(xù)并且內(nèi)部會(huì)產(chǎn)生空洞。本文改進(jìn)的算法檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)邊緣連續(xù)，能夠得到比較完整的運(yùn)動(dòng)車輛輪廓，并且填充了部分空洞，可以更清晰完整地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)。

4 結(jié)論

本文對(duì)傳統(tǒng)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)，加入了自適應(yīng)的邊緣檢測(cè)算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行處理。通過(guò)加入邊緣檢測(cè)算法解決了目標(biāo)邊緣不連續(xù)的問(wèn)題，對(duì)閾值進(jìn)行自動(dòng)選取提高了算法的自適應(yīng)能力，最后采用形態(tài)學(xué)算法填充了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的部分空洞，得到了更清晰完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。本文算法解決了傳統(tǒng)算法中檢測(cè)的目標(biāo)不完整和自適應(yīng)差的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的改進(jìn)算法計(jì)算量小，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能更清晰完整地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

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基金項(xiàng)目：遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2015020061）

作者簡(jiǎn)介：傅莉（1968—），女，漢族，遼寧鳳城人，博士，教授，研究方向：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)。