視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)檢測算法研究

楊勁， 郭宏晨

（安徽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，安徽馬鞍山243002）

視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)檢測算法研究

楊勁， 郭宏晨

（安徽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，安徽馬鞍山243002）

視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)的檢測一直是視覺分析的研究熱點(diǎn)之一，應(yīng)用廣泛。文中主要針對靜態(tài)背景下即攝像頭固定的情況下，提出一種基于高斯模型的背景差分法來實現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的檢測。算法首先建立混合高斯背景模型，然后再利用背景差分法提取運(yùn)動輪廓，最后通過后續(xù)的形態(tài)學(xué)處理得到完整的運(yùn)動目標(biāo)。實驗結(jié)果表明，該算法不僅能夠檢測到運(yùn)動目標(biāo)，而且檢測效果得到了提高。

視頻圖像；運(yùn)動目標(biāo)檢測；混合高斯模型

0 引言

隨著計算機(jī)技術(shù)、人工智能、圖像工程等高科技的發(fā)展，視頻智能監(jiān)控已經(jīng)成為計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)課題。提取運(yùn)動目標(biāo)在視頻監(jiān)控中是一個非常重要的環(huán)節(jié)，它是后期的處理，如目標(biāo)分類、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤等的基礎(chǔ)，也是視頻監(jiān)控技術(shù)自動化和實時應(yīng)用的關(guān)鍵［1-3］。目前，常見的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法主要有幀間差分法［4］、背景差分法［5］和光流法［6］。其中，幀間差分法實時性強(qiáng)，能夠適應(yīng)各種動態(tài)環(huán)境，但是不能提取目標(biāo)的完整區(qū)域；背景差分法能夠提取完整的目標(biāo)信息，但是不能精確地檢測到場景中的運(yùn)動目標(biāo)；光流法能夠在攝像機(jī)運(yùn)動的情況下檢測出獨(dú)立的運(yùn)動目標(biāo)，但是其計算復(fù)雜，需要特殊的硬件設(shè)備支持，實時性能差，本文不予考慮。……