背景减法的目标检测在Matlab中的实现方法.pdf

云南大学学报 自然科学版 2 0 0 9 3 1 s 2 5 9 6 l J o u r n a lo fY m m a nU n i v e r s i t y C N5 3 一l O 钙 NI 鹃N0 2 5 8 7 9 7 l 基于背景减法的目标检测在M a t l a b 中的实现方法 李红伦 李勃 阮湘辉 李文兵 昆明理丁大学信息工程与自动化学院 云南昆明6 5 0 0 5 1 摘要 目标检测是视频图像跟踪识别系统中的一个重要环节 介绍基于背景减法进行运动目标检测的原 理 研究了其在M a t l a b 环境下的实现方法 给出处理流程 并结合车辆和行人实例进行实现和分析 关键词 背景减法 目标检测 M a t l a b 中图分类号 T P3 9 1 4 1文献标识码 A文章编号 0 2 5 8 7 9 7 1 2 0 0 9 S 2 0 0 5 9 0 3 运动目标检测通常处于计算机图像 视频处理 工作的底层 是各种后续高级处理或应用 如目标 跟踪 目标分类 目标行为理解等的基础 它除了在 视频监控 人体运动分析拉1 等视频图像处理系 统中被广泛应用外 还被应用在工业 医学 军事 教育 商业 体育等领域中 运动目标检测的目的是对序列图像使用基于信 号检测的方法自动分离出运动像素点和静止象素 点 将变化区域从背景图像中提取出来 一般是确定 目标所在区域和颜色特征 依据前景目标所处的背 景环境 可以将运动目标检测划分为两类 静态背景 下运动目标检测和动态背景下运动目标检测 从国内外的文献来看 运动目标检测的算法非 常多 目前广泛应用的运动区域检测方法可以分为 下面几类 模板匹配 光流 时间差分 背景减除法 M a t l a b 软件作为当今流行的科学计算软件 提供了 的图像处理函数 涵盖了图像处理的包括近期研究 成果在内的几乎所有的技术方法 是学习和研究图 像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱 本文 研究内容是在M a t l a b 环境中实现采用背景减法原 理对静态背景下的运动目标进行检测 1背景减法 背景减法 B a c k g r o u n dS u b t r a c t i o n 或称背景 差法 是目前运动检测中的主流方法 它是利用含 有运动目标的当前图像与背景图像的差分来检测 运动区域的一种技术 背景差法基本思想是 首先 用事先存储或者实 时得到背景图像序列为每个像素进行统计建模 得 到背景模型玩 将当前含有运动目标的图像帧以和 背景模型峨相减 即公式 1 其中仇为作差后的 结果 其次 将计算结果在一定阈值r 限制下进行二 值化 如公式 2 判断出当前图像中出现的偏离背 景模型值较大的那些象素 则为出现的运动目标像 素 其中民为含有目标的二值化图像 由于运动物 体和背景在灰度或色彩上存在差别 相减 阈值操作 后得到的结果直接给出了目标的位置 大小 形状 等 从而得到较完整的目标信息日 4 1 D I 戈 I 以 茄 一日 戈 Y I 1 兄 1 D t 茹 T 2 t O e l s e 其工作过程如图1 团瑁 图1 背景减法流程图 F i g 1T h e o r yf l o wc h a r to fb a c k g r o u n ds u b t r a c t i o n 收稿日期 2 0 0 9 0 6 一0 4 作者简介 李红伦 1 9 8 4 一 女 山东人 硕士生 主要从事智能计算与知识处理 视频图像处理方面的研究 通讯作者 李勃 1 9 5 5 一 男 教授 硕士生导师 主要从事计算机图像处理方面的研究 I d y 9 1 7 7 1 6 3 c o r n i 南大学学报 自然科学版 第3 1 卷 2 基于背景减法的运动目标检测在M a t 图见图2 l a b 中实现方法 M a t l a b 自1 9 8 4 年由美国M a t hW a r k s 公司推 出后 历经几十年的发展 现已经成为国际公认的 优秀的科技应用软件 将M a t l a b 用于数字图像处理 其优点有以下 几个方面 臼 强大 高教的矩阵和数组运算功能 语 法规则与一般的高级捂言类似 一个稍有编程基础 的人能很快熟悉掌握 语言简洁紧凑 使用灵 活 程序书写形式自由 而且库函数十分丰富 避免 了繁杂的子程序编程 具有各种方便的绘阿功 能 提供了图像处理 数字信号处理讣波处理 等各种功能强大的 具箱 集成了各种变换函 数 不仅方便了研究人员 而且使源程序简浩明了 易实现 M a t l a b 与V i s u a lC 有良好的接口 21 在M a f l a b 环境实现目标检测的流程M a t l a h 软件具有很强的开放性和适血性 其语法结构 简单 并具有极强的数值计算 引形文字处理 数据 分析 图形绘制等功能 为人们提供了卟方便的 数值计算平台 来处理大量的数据 而且敛率比较 高 因而备受数据处理与罔形网像生成等非专业计 算机编程人员的青睐 1 211 奉方法涉厦的M a t l a b 功能自敷本研究 方法中用到M a t l a b 图像处理工具箱中定义的函数 主要有 1 图像代教运算罔像代数运算图像的标 准算术操作的实现方法 在图像处理中有着广泛的 应用 它除了实现自身所需要得算术操作 还能为 许多复杂的罔像处理提供准备如率方法中 于提 敷运动目标 主要川到差荫数i m s u b t r a c t 和 i m a b s d i f f 两个图像算术函数 其中后者是用于做 差后取绝对值 2 图像格武转换i m 2 b w 函数 将图像转 换成二值图像 3 形态学图像处理常用的形态学处理有 膨胀 腐蚀 开运算和闭运算 他们表示形式分别 为 i m d i l a t e i m e r o d e i m o p e n i m c k s o 4 对 值化图像的操作b w l a b e l 函数 寻找连通成份而且用唯一的数字将他们分类标记 即对连同区域标记 212 实现背景减法目标检刹的流程图其流程 医互亟固 目2 数 m 镕 目 F i g2n o a p g f l o w t h a M 22 背景减法实验 吏验数据以静态背景下的视 频为例 以常址的1 辆和行人作为要榆测的运动目 标 由于本文主要研究重点在用背景减法进行检测 运动日标 所以此试验在已获取背景帧如用3 a 和 含有运动目标的当前帧如闭3 b 基础上进行 实验 结果如下怪l3 所不 鬈1 曩0 一 囵 Q duf a 背景桢 b 当前帧扯做 后的图像 d 二值化图撑目标轮廓用 f 目标目 目3 背 嚏 女验数据 结 F i g3E x p e r i m e n t a ld a ma n dr u d M c k l F o u n ds u b l r a e t i o n 第 期李虹伦等 基于背景碱诸的目标检测在M a t l a b 中的宴理方法 圉4 为运动耳标为人的实验结果 r 羹一一 丌 def a 背景帧 b 女前帧 c 做 月的目像 d 填化圈e 目标轮群目 r 月杯日 目4 目标 人的实验结果 F i g4 T h ee x p e r i l e n t e d l a u l o fh t a r g e t 从上述结果可以看出 使用背景减法进行运动 目标检测可以提取出完整的目标图像 可将所得目 标用于进一步的罔像处理工作 同时可以发现除去人身体在环境中运动产生 的动态区域外 背景减法对其它的动态场景的变 化 如树叶的摇动如陌4 d 中红圈内白点 光照 和其他外米无笑事件的干扰等特别敏感背景图像 获取的理恕情况是在场景没有运动因素 最简单背 景获取方法是当场景中尤任何目标时采集一幅图 像作为背景蹦像 但这种嗣定背景附像的方法 只 适合应J l 于外界条件较好的场合目前许多研究人 员也致力于开发不同的背景模型 以期减少动态场 景变化对于运动分割的影响 例如 K n B m n d t K i l g e r 采用基于卡尔曼滤渡 l 删F i t e r i n g 的自适应背景模型以适应天气和光照的时间 变化 因而背景模型的获取和背景模型的更新是保 证背景质量良好需要考虑的问题 3 结束语 本文研究用基于背景减法进行同标检测在 M a l l a b 中的实现方法利H M a d o b 图像处理功能 来实现经典的图像处理方法 简化r 算法 达到了 检测目标的预期效果 为后面的目标跟踪 目标分 类等奠定了基础需要注意的是在实际应用中背景 碱法对背景质量的要求比较严格 本方法虽对作差 后的图像进行了一些除噪处理 以增强目标 但是 获取良好的背景是基于背景羲法进行检测出精确 目标的保证 参考文献 1 街赦明 I 坤峰 李元井基f 税 的变通事件自动 拉测技术综述 J 公路空a 科拄 2 0 0 6 8 2 3 1 1 6 1 2 1 2 t 亮 胡卫明 谭铁 动的视觉分析综述 J 巾国计算机学报 2 0 0 2 3 2 5 2 5 5 2 3 7 3 R o b e r tC o l l i n s hJL i p t o n da lA 卸s i a m f o rV i d e o s 岍e l r 啪曲dM o n i t o r i n g E B O I h u p e d u 4 林诽i 攮n 目蚌g f 统计背景横型的运动日 标检烈疗法 J 计算机I 程 2 0 0 3 2 9 1 6 9 7 2 9 9 5 孙兆林M m l a b6t 嘲像处理 M n 京 清华大学 版社 2 0 0 2 R e a l i z a t i o nm e t h o do ft a r g e td e t e c t i o nb a s e do nb a c k g r o u n ds u b t r a c t i o ni nM a t l a b L IH o n g l u n L IB 0 R U A NX i a n g h u i I JW e n b i n g F u h y d t t f o 删i o nE n s i 唧t l a ga n dA u t e x o a l l o n K u n m l n gU n i v e H J l y o fS c i e M e dT h n o l 0 9 1 K u n m i n g6 5 0 0 5 1 C h i n A b S t r a c t T a r g e tD e t 艚t i o n i sH n i m p o r t a n tp a r to fv i d e o t 瑚k t h ga n d i d e m i f i 曲t i o ns y s t e m T h ep a p e r I n t m d u c o dt h ep f i n c i p l o fB a c k g r o u n dS u b t r a c t i o nf o rt h eM o v i n gT a r g e tD e t e c t i o nA n ds t u d i e dt h er 髓l i I I o n m e t h o d s i n t h e M a t h be n v i r o n m e n t t h eD a t a p i g f l o wc h a r t l a s t d oe x p e r i m e n ta n dr e a l i z a t i o nc o m b i n e d w i t hv e h