高 林，王昌宇

（沈陽理工大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院學(xué)院，遼寧 沈陽110159）

0 引言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與識(shí)別的實(shí)用化是近幾年圖像識(shí)別領(lǐng)域重要研究方向，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像的分割、跟蹤和分類等在各個(gè)方面中都有重要應(yīng)用。目前，應(yīng)用較多的算法是三幀差分法、背景差分法和光流法。其中三幀差分法的優(yōu)點(diǎn)是速度快，背景不用積累，但是對(duì)于與運(yùn)動(dòng)速度較慢物體容易漏檢；背景差分法對(duì)于光照、天氣等外界環(huán)境變化比較敏感；光流法具有精度相對(duì)較高的優(yōu)點(diǎn)，但很難達(dá)到實(shí)時(shí)性[1]。本文所提出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，能夠達(dá)到最大程度降低噪聲和最快速度反應(yīng)目的。

1 應(yīng)用光流法改進(jìn)的三幀差分法

利用金字塔Lucas-Kanade光流法對(duì)傳統(tǒng)三幀差分算法進(jìn)行改進(jìn)。采用金字塔結(jié)構(gòu)來計(jì)算光流，可以減小光流計(jì)算的誤差。金字塔結(jié)構(gòu)是對(duì)圖像的各個(gè)層都計(jì)算光流矢量，首先計(jì)算出圖像金字塔最高層處的光流，然后將該光流定義為下一層金字塔的起始點(diǎn)，重復(fù)上述過程，直至計(jì)算到金字塔的最底層[5]。最后提取出可能存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域，根據(jù)不同的閾值在該區(qū)域內(nèi)提取各個(gè)目標(biāo)，這樣便將光流法與傳統(tǒng)的三幀差分算法結(jié)合了起來。

Lucas-Kanade光流法需要滿足以下條件：

（1）相鄰的幀圖像的灰度值不變；

（2）該像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的點(diǎn)具有相似的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；

（3）圖像運(yùn)動(dòng)隨時(shí)間的變化相對(duì)比較緩慢[3]。

設(shè)在 t時(shí)刻，像素點(diǎn)（x，y）坐標(biāo)的灰度是 I（x，y，t），由相鄰的幀圖像的灰度值不變可知

由（1）式得，在 t+dt時(shí)刻像素點(diǎn)（x，y）對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)為（x+dx，y+dy），灰度值變?yōu)镮（x+dx，y+dy，t+dt）。其中dt可以看作無限趨近0，于是有I（x，y，t）*t=0，將灰度值I中的參數(shù)x和y用含參數(shù)t的函數(shù)表示，即有灰度變化為I（x（t），y（t），t）.求偏導(dǎo)得，設(shè)（u，v）為光流，再令可以令，則式（2）可以寫成

根據(jù)光流法需要滿足的第2個(gè)條件求解該式，可利用Lucas-Kanade的方法求解光流，并得到當(dāng)在該像素點(diǎn)與鄰域內(nèi)的點(diǎn)運(yùn)動(dòng)情況相似時(shí)的運(yùn)動(dòng)信息，在該點(diǎn)鄰域空間內(nèi)建立約束方程，聯(lián)立方程并求解光流矢量，即

將式（4）的解求出來便得到對(duì)應(yīng)的光流，如果由Ix和Iy構(gòu)成的矩陣不可逆，此時(shí)就無法用光流矢量來表示運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的情況，因此在使用LK光流法的時(shí)候，常會(huì)選擇一些特征點(diǎn)并以此來計(jì)算光流[4]。

應(yīng)用金字塔LK光流法改進(jìn)三幀差分法算法的步驟如下：

（1）利用金字塔型LK光流法確定出視頻幀中可能存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域。

（2）在該區(qū)域外，三幀差分的閾值選取一個(gè)較高值，在該區(qū)域內(nèi)，三幀差分的閾值選取一個(gè)較低值，將較高閾值與較低閾值的差值定義為閾值差。

（3）在得到的低閾值區(qū)域，利用LK光流法計(jì)算并將其含有部分錯(cuò)誤的角點(diǎn)信息除掉后的光流矢量作為起始角點(diǎn)，與三幀差分法得到的共同區(qū)域作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。同時(shí)需要進(jìn)行一系列濾波處理，來消除仍然存在微小噪聲及干擾點(diǎn)[5]。

2 改進(jìn)的三幀差分法與背景差分法結(jié)合

本文提出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法是利用光流法對(duì)三幀差分法改進(jìn)并與背景差分法相結(jié)合的算法。該算法首先將當(dāng)前幀的圖像與前一幀的圖像進(jìn)行差分，差分后的區(qū)域設(shè)為Q，然后判斷該區(qū)域是否有光照突變，若有光照突變，則選用改進(jìn)三幀差分對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測；若沒有光照突變，則采用背景差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。

算法流程圖1：

圖1 改進(jìn)三幀差分法運(yùn)算流程圖[6]

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為檢驗(yàn)改進(jìn)三幀差分法與背景法結(jié)合算法的可靠性，使用Opencv類庫對(duì)算法實(shí)現(xiàn)軟件編程，運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)作為檢測目標(biāo)，選取視頻的三幀圖像k-1、k和k+1進(jìn)行分析。運(yùn)用傳統(tǒng)三幀差分法檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖，如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)三幀差分法三幀圖片

經(jīng)過改進(jìn)三幀差分法和背景差分法結(jié)合的算法檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像如圖3所示。

圖3 改進(jìn)的三幀差分法與背景法結(jié)合的三幀圖片

如圖1、2和3所示，為改進(jìn)三幀差分法和背景差分法、傳統(tǒng)三幀差分法檢測到的連續(xù)的運(yùn)動(dòng)圖像。該算法對(duì)于前面所分析的傳統(tǒng)三幀差分法具有的對(duì)于運(yùn)動(dòng)速度較慢物體容易漏檢和容易在提取到的目標(biāo)內(nèi)部形成較大的空洞等問題有了很大程度上的改善，基本能準(zhǔn)確的檢測到運(yùn)動(dòng)的激光光點(diǎn)。

4 結(jié)論

本文提出的改進(jìn)的三幀差分和背景差分結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的算法，在最大程度上綜合二者的優(yōu)點(diǎn)，避開了各自的弊端，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出該算法具有良好的實(shí)用性，能夠準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置檢測，對(duì)今后裝備制造領(lǐng)域會(huì)起到一定的推動(dòng)作用。

參考文獻(xiàn)：

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