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一种背景自适应的运动目标检测算法

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一种背景自适应的运动目标检测算法

李凌

【期刊名称】《陕西理工学院学报（自然科学版）》

【年(卷),期】2014(30)6

【摘 要】In light of the inadequate updating of the background of

Gaussian mixture model,this essay puts forward the background self-adaptative algorithm aiming at moving object detection on the basis of

the edge detection and inter-frame difference• This algorithm extracts

edge information of images by using the So-bel operator with three-frame-difference method• At the same time the algorithm divides each

image into back-ground area,background exposure area and target

moving one,to all of which different background updating strategies are

applied• Experimental results show that this algorithm has good

adaptability to the slowly moving object,light mutation and background

into conditions,and can effectively detect moving targets.%鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足，融合边缘检测、帧间差分，提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息，采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域，对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明，算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性，能够有效地检测运动目标。

【总页数】6页(P40-45)

【作 者】李凌 【作者单位】淮北职业技术学院 计算机科学技术系，安徽 淮北235000

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391•41

【相关文献】

1.一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法 [J], 刘皞;赵峰民;陈望达

2.基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法 [J], 孙文华

3.自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法 [J], 王东京;张宝辉;陈弘原;王润宇;吴杰;吴旭东

4.一种自适应背景差分运动目标检测算法 [J], 姜军;张华;王姮;冯杰;桑瑞娟

5.双背景模型自适应运动目标检测算法在交通监控系统中的应用研究 [J], 成亚玲;

彭湘华; 谭爱平

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基于自适应背景匹配的运动目标检测算法

基于自适应背景匹配的运动目标检测算法

２０１３年８月　第３４卷第８期　计算机工程与设计　

ＣＯＭＰＵＴＥＲ　ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ　ＡＮＤ　ＤＥＳＩＧＮ　Ａｕｇ．２０１３　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．８　

基于自适应背景匹配的运动目标检测算法　

高振华　，黄　山　。，张洪斌　，于艳飞。　

（１．四川大学电气信息学院，四川成都６１００６５；２．四川大学计算机学院，四川成都６１００６５；　

３．中国北车集团大连机车研究所有限公司技术中心，辽宁大连１１６０２１）　

摘要：为了减小所提取的背景对后续目标检测的影响，提出了基于自适应背景匹配的运动目标检测算法。通过改进的　

Ｍｏｄｅ算法结合自适应背景匹配更新机制获得可靠的背景，在此基础上结合绝对差分和具有双动态阈值的Ｃａｕｃｈｙ分布模型　

建立了目标检测总体模型，从而实现对视频序列中的运动目标进行检测。通过对行人和车辆等不同监控对象的实验，验证　

了算法具有良好的噪声抑制能力和对慢目标良好的鲁棒性，同时能有效的分割前景目标。　

关键词：Ｍｏｄｅ算法；背景提取；自适应更新；绝对差分；Ｃａｕｃｈｙ模型　

中图法分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识号：Ａ　文章编号：１０００—７０２４（２０１３）０８—２８３９—０５　

Ｍｏｖｉｎｇ　ｔａｒｇｅｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　

ＧＡｏ　Ｚｈｅｎ－ｈｕａ　，ＨＵＡＮＧ　Ｓｈａｎ　，ＺＨＡＮＧ　Ｈｏｎｇ－ｂｉｎ　，ＹＵ　Ｙａｎ－ｆｅｉ。　

（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００６５，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｓｉｃｈｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００６５，Ｃｈｉｎａ；３．Ｔｅｃｈ　Ｃｅｎｔｅｒ，ＣＮＲ　Ｄａｌｉａｎ　Ｌｏｃｏｍｏｔｉｖｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　

自适应背景筛选的运动对象检测算法

自适应背景筛选的运动对象检测算法

２０１２年８月　第３３卷第８期　计算机工程与设计　

ＣＯＭＰＵＴＥＲ　ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ　ＡＮＤ　ＤＥＳＩＧＮ　Ａｕｇ．２０１２　Ｖｏ１．３３　ＮＯ．８　

自适应背景筛选的运动对象检测算法　

莫林，雷　禹，周　赞，史册　

（广西大学计算机与电子信息学院，广西南宁５３０００４）　

摘要：针对传统帧差法和背景差分法对运动对象检测不准确等不足，提出了一种自适应背景筛选的运动对象检测算法。　

该算法在采用帧差法构建的背景中标注出原图存在运动对象的区域，筛选当前运动对象区域未被标注且距当前时刻最近的　背景与当前帧进行差分，从而提取前景运动目标。与帧差背景结合方法相比，该方法能更好解决因运动对象静止后融入背　

景建模而导致的检测对象不准确问题，且算法简单，易于实现，满足实时监控要求。实验结果验证了该算法的有效性。　

关键词：运动对象检测；背景筛选；背景减除；帧差；自适应　中图法分类号：ＴＰ３９１　文献标识号：Ａ　文章编号：１０００—７０２４（２０１２）０８—３１３４—０５　

Ｍｏｖｉｎｇ　ｏｂｊ　ｅｃｔｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗｉｔｈ　ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ　

Ｍ０　Ｌｉｎ，ＬＥＩ　ＹＵ，ＺＨＯＵ　Ｚａｎ，ＳＨＩ　Ｃｅ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｇｕａｎｇｘｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｎｉｎｇ　５３０００４，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｃｏｔｅｒｍｉｎｏｕｓ　ｆｒａｍｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｎ　ｍｏｖｉｎｇ　ｏｂｊｅｃｔｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ａ　ｍｏｖｉｎｇ　ｏｂｊｅｃｔｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗｉｔｈ　ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ　ａｒｅａ　

基于LRP的自适应运动目标检测算法

基于LRP的自适应运动目标检测算法

第３ｌ卷第２期　２０１３年ｏ３月　佳木斯大学学报（自然科学版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｊｉａｍｕｓｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　Ｖｏ１．３１　Ｎｏ．２　Ｍａ／＂．　２０１３　文章编号：１００８—１４０２【２０１３）０２—０２５３一Ｏ３　基于ＬＲＰ的自适应运动目标检测算法①　黄存东　，　刘仁金　，杨思春。　（１．安徽国防科技职业学院，安徽六安２３７０１１；２．皖西学院信息工程学院．安徽六安２３７０１２；３．安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山２４３０３２｝　摘要：传统的运动目标检测算法主要基于像素值的统计模型，对于光照突变和噪声极为敏　感．为此，提出了一种基于局部比率模式（ＬＲＰ）的自适应运动目标检测算法．使用ＬＲＰ描述视频　图像序列中像素特征，通过自适应核密度估计对像素特征进行建模，提取出运动目标．实验结果　表明，该算法适应光照变化，有良好的检测性能．　关键词：　目标检测；光照变化；局部比率模式；自适应核密度估计；带宽估计　中图分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识码：Ａ　０　引　言　运动目标检测是计算机视觉处理中的第一个　关键步骤，在安全监控、智能交通、军事目标识别等　领域中有着极为广泛的应用．在安防监控领域中，　通过从背景图片中提取出感兴趣的运动目标，可以　对其进行跟踪、分析，从而达到智能监控的目的．因　此，运动目标检测的结果好坏将会对后续的处理带　来非常重要的影响．但是在实际应用中，由于受到　光线、噪声、动态背景等复杂环境的影响，很难有效　地提取出场景中的运动目标．　文献［１］采用高斯混合模型（ＧＭＭ）为每个像　素建立多个带权重的高斯模型，通过计算像素值属　于背景的概率来分割出运动目标，可以在一定程度　上解决复杂背景下的检测问题．文献［２］采用核密　度估计方法（ＫＤＥ）建立非参数背景模型，采用最　近历史的像素信息描述背景．不同于高斯混合模型　假设像素分布遵循高斯分布，核密度估计方法可以　适应更加复杂的像素分布．基于运动平台的运动目　标检测与跟踪方法是在相邻帧之间通过块匹配进　行运动补偿，采用三帧差分法分割出运动目标　．　由于传统的运动目标检测方法都是基于图像像素　值进行处理，而这类方法往往更容易受亮度变化及　噪声的影响，对检测结果产生不好的影响．针对上　述不足，本文提出了一种基于局部比率模式　（ＬＲＰ）　的自适应运动目标检测算法．使用ＬＲＰ　提取图像各像素特征，并通过自适应核密度估计　（ＡＫＤＥ）对像素特征进行建模，提取出运动目标．　ＬＲＰ可以有效地描述像素关系而非像素值，对亮度　的变化鲁棒性好且计算简单．同时，自适应的核密　度估计可以处理更加复杂的特征分布，而不需要任　何先验假设条件．　１基于ＬＲＰ的自适应运动目标检测算法　１．１局部比率模式　在监控应用中，视频图像的局部像素特征梯度　的位置和方向通常是场景中决定性的部分．通过基　于中心像素与其领域间强度的相对关系提取到特　征，系统可以对光照变化鲁棒的同时捕获到很多信　息．局部比率模式（ＬＲＰ）是一种有效的图像特征描　述方式，可以对图像中相邻像素的关系信息进行度　量和提取．ＬＲＰ具有计算简单、对亮度变化的鲁棒　性等特点，可以适用与实时的处理环境中．它采用　了与局部二值模式（ＬＢＰ）［５１相似的思想，描述像素　间的相对关系，同时可以避免ＬＢＰ中当中心像素　亮度接近邻域像素亮度的情况下产生特征噪声的　情况．　对于图像　中位置向量　，以其为中心的３×３　领域窗口内使用　进行量化，量化函数ｒ定义如下：　①收稿日期：２０１３—０２—０４　基金项目：安徽省高校教学研究重点项目（２０１０１６８９，２０１０１６８６），安徽省自然科学基金项目（１１０４０６０６Ｍ１５０），安徽省高校自然科　学研究重点项目（ＫＪ２０１１Ａ０４８）．　作者简介：黄存东（１９６９一），男，安徽六安人，安徽国防科技职业学院副教授，硕士，研究方向：信息安全、图像处理．

基于背景差分算法的运动目标检测

基于背景差分算法的运动目标检测

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基于背景差分算法的运动目标检测

作者：李娟 汪碧玉

来源：《中国科技博览》2016年第05期

[摘 要]运动目标的检测是数字图像处理和模式识别领域研究的主要内容之一，也是计算机视觉研究的一个重要领域。本文对基于背景差分算法的视频目标检测算法进行了研究，并对其进行了详细的讨论和分析。利用混合高斯背景模型来提取背景和更新背景。实验结果表明，采用该算法对运动目标进行检测具有良好的准确性和稳定性。

[关键词]背景差分算法 行人检测 运动目标检测 OpenCV

中图分类号：G391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）05-0126-01

0引言

运动目标检测是计算机视觉研究领域中的基础和热点，其目的是在连续的图像序列中，将被检测的运动目标的特征从视频图像中分离出来。运动目标的检测速率直接影响着整个系统的运算速率，因此，运动目标检测方法的选取至关重要。本文采用背景差分算法，利用混合高斯模型来提取背景，对运动目标进行了检测。实验结果表明，采用此方法对运动目标检测具有较好的准确性和稳定性。

1运动目标检测

1.1帧间差分法

帧间差分法是指在视频图像序列中对相邻的两帧或多帧的差值进行计算，获得运动目标形状的过程。在背景固定的情况下，若相邻两帧图像的差值Dk（x，y）小于某个设定的阈值T，则认为视频图像中没有出现运动目标；反之，当视频图像中出现运动目标时，运动目标带来的灰度变化必然导致两帧图像之间的灰度差距增大，使得差值大于设定的阈值。这种检测方法可以很好地适用于存在多个运动目标的情况。其流程如图1所示。

设相邻的两帧的图像分别为fk（x，y）和fk-1（x，y），两帧图像之差的结果为Dk（x，y），可用公式（1）表示：

Dk（x，y）=|fk（x，y）-fk-1（x，y）...................................（1）