Horn-Schunck光流算法在運動目標檢測及跟蹤中的運用研究

謝梅芬

(福建林業職業技術學院自動化信息工程系，福建 南平 353000)

Horn-Schunck光流算法在運動目標檢測及跟蹤中的運用研究

謝梅芬

(福建林業職業技術學院自動化信息工程系，福建 南平 353000)

光流技術是提取圖像序列全局的或特征點的運動信息并對運動信息加工處理以完成目標的跟蹤和檢測的方法。具體分析了Horn?Schunck光流算法(簡稱HS光流算法)，并將該算法應用到視頻圖像序列中。研究表明，利用HS光流法計算能近似得到圖像中每個像素點的運動矢量，通過找到其中光流值不為零的像素點組成的最大連通區域，可以實現運動目標的檢測和跟蹤。

檢測；跟蹤；光流法；運動目標

運動分析是計算機視覺領域的一個重要研究方向，其主要應用于運動目標的檢測和跟蹤[1]。近年來，隨著計算機硬件技術的迅猛發展，計算機對圖像的存儲和處理都有了長足的進步，為運動圖像的研究和分析提供了許多便利，從而極大地促進了運動目標檢測和跟蹤技術的發展。對運動目標的檢測和跟蹤的實質是對運動圖像中所包含的信息進行分析和提取的過程[2]。在諸多的運動分析方法中，使用光流算法分析序列圖像的信息并計算運動目標的運動速度和方向，能有效實現運動目標的檢測與跟蹤。基于光流算法的運動目標檢測與跟蹤技術已經在民用、醫學、天文和軍用的許多領域，顯示出巨大的應用潛力。下面，筆者對Horn-Schunck光流算法在運動目標檢測及跟蹤中的運用進行分析。

1 Horn-Schunck光流算法理論

光流是空間運動物體在觀測成像面上的像素運動的瞬時速度。由光流的定義可知，其包含了目標的運動信息，可以用來表達圖像的變化。每個像素點都有一個光流值來表征圖像的像素點的個數，對此可以利用光流算法計算圖像中像素點的像素。光流算法分為2類[3]：計算圖像中每個像素點的像素的算法稱為稠密光流法；計算圖像中部分像素點的像素的算法稱為稀疏光流法。Horn-Schunck光流算法(簡稱HS光流法)屬于稠密光流法之一，由Horn和Schunck兩位學者創造性地將二維速度場與灰度相聯系，以光流約束方程為基礎，并假設光流在整個圖像上滿足全局平滑性(即速度的變化率為零)[4]。

記I(x,y,t)是圖像點(x,y)在時刻t的照度，如果u和v是該點光流速度的x和y分量，假定圖像點在t+dt時運動到(x+udt,y+vdt)時，照度保持不變，則有：

I(x+udt,y+vdt,t+dt)=I(x,y,t)

(1)

對于光滑變化的光流，構造平滑判定函數[5]s(X)為：

s2(X)=?(2u+2v)dxdy=?dxdy

(2)

最后，使用拉格朗日乘數法將光流約束與平滑約束組合起來形成一個平衡。

2 Horn-Schunck光流算法試驗

圖1 源圖像 圖2 HS光流算法檢測圖像

從視頻中提取筆者拍攝的圖片并轉化為8位的單通道灰度圖像，圖1所示是源圖像，圖2所示是用HS光流法檢測得到的圖像。由于圖2中背景是靜止的，所以背景像素流值為零，在圖中呈現為黑色。圖2中白色區域是運動目標。因為運動引起了圖像中亮度的變化，所以光流值不為零的像素點則是目標上的點，這些點組成的最大連通區域即運動目標。從圖2可以看出，經過HS光流法處理，可以過濾掉許多不必要的像素點,減少計算光流的次數，從而提高算法的效率，并最終檢測出相關運動信息。

3 基于HS光流算法的運動目標檢測

3.1單目標運動檢測

圖3 基于HS光流算法的單目標檢測和跟蹤 圖4 基于HS光流算法的多目標檢測和跟蹤

筆者編程實現了基于HS光流算法的單目標運動檢測，結果如圖3所示(圖3中方框代表檢測到的點)。從圖3可以看出，經過HS光流法處理的圖像能夠滿足單目標運動檢測和跟蹤的要求。當然，由于攝像機的移動導致背景的全局運動(即圖像的抖動)，使得計算出的光流受到干擾，這會導致光流圖像中包含背景和前景運動目標的光流。

3.2多目標運動檢測

筆者編程實現了基于HS光流算法的多目標運動檢測和跟蹤，結果如圖4所示(圖4中方框代表檢測到的點)。從圖4可以看出，使用HS光流算法進行多目標檢測時會存在誤檢情況，這是由于檢測到目標輪廓后，在框定連通區域時很難分開2個目標造成的。

4 結 語

研究表明，利用HS光流法計算能近似得到圖像中每個像素點的運動矢量，通過找到其中光流值不為零的像素點組成的最大連通區域，可以實現運動目標的檢測和跟蹤。當然，筆者在研究中沒有考慮運動目標的形變和陰影去除問題，這會導致出現漏檢、誤檢與多目標重疊等現象，因而需要進一步研究以提高算法的準確率，以便更好地實現運動目標的檢測和跟蹤。

[1]孔斌.快速連通區域分析算法及其實現[J].模式識別與人工智能，2003,16(1):110-115.

[2]董穎.基于光流場的視頻運動檢測[D].濟南：山東大學,2008.

[3]裴巧娜.基于光流法的運動目標檢測與跟蹤技術[D].北京：北方工業大學,2009.

[4]石雪杰.基于光流機制的運動目標檢測[D].合肥：中國科學技術大學,2010.

[5]王暉.視頻圖像的光流計算方法研究[D].長沙：國防科學技術大學,2007.

[編輯] 李啟棟

10.3969/j.issn.1673-1409(N).2012.11.047

TP391 41

A

16731409(2012)11N14602