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基于图像处理的运动目标跟踪算法研究 (1)

2019-01-25 10:33:44  作者:张萌 黄珍  来源:互联网  文字大小:【】【】【
简介:[摘要]本文应用高斯混合背景模型,通过运动目标检测算法根据背景动态自适应调整匹配目标颜色特征,对监 控场景中出现的背景运动分开等问题进行建模与运动目标检测跟踪处理,提高目标关联算法的实时性和准确率 ...
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[摘要]本文应用高斯混合背景模型,通过运动目标检测算法根据背景动态自适应调整匹配目标颜色特征,对监

控场景中出现的背景运动分开等问题进行建模与运动目标检测跟踪处理,提高目标关联算法的实时性和准确率


关键词:多摄像机;无重叠视野域;目标跟踪;目标匹配
近年来,图像处理技术及各种传感器技术的快速发展,智能监控在我国大多数城市社区、大型公共场所及重要

设施获得了广泛应用。本文提出了一种新的目标关联算法,实现没有重叠的视界,具有较强的实用性。
1 研究基础
1.1运动目标检测方法
运动目标检测方法主要有帧差法、背景差分法和光流法。
帧差法的基本思想是相邻的两个或多个视频图像帧做减法。帧差法原理简单,易于编程,一般将其应用于具有

静态背景的监控环境中。帧差法前景图像如果出现了明显的空洞和断裂,将对目标的检测和后续的分类识别工

作将会带来困难。
背景差分法的基本思想是对当前帧图像和参考背景图像进行微分运算,然后设置一定的阈值来检测运动目标。

简单的两帧差分法容易在目标内产生空洞现象,帧间差分会产生明显的背景轮廓。
光流法是一种基于光流特征的目标检测方法,不利于高速运动目标图像信息的实时处理。光流法对图像中的每

个像素转换为静态背景,再用传统的目标检测方法进行检测,有效地解决了相同颜色干扰的问题。光流法对于

突然停止运动的目标很难检测出来。
1.2目标跟踪技术
在改进基础上改善TLD(Tracking Learning Detection)目标跟踪方法,可实现在复杂环境下对地面目标的长

时间跟踪。通过利用相似度函数计算目标模板与候选区域的相似性,将学习的结果作为下一帧的分类器,可以

设计高效的多通道视频目标跟踪系统。
1.3多摄像机目标跟踪技术
(1)目标匹配
目标匹配是相机目标跟踪的关键技术,依靠全局特征在某些情况下可能无法完成对目标的准确识别,必须使用

智能运动目标跟踪算法,才可以实现不重叠摄像机连续匹配的目标跟踪。
(2)拓扑关系估计
自动摄像机之间的拓扑关系是视频监控和跟踪的重要内容之一。在视频监控系统中,监督学习和监控系统一般

适用于小的,只有少量的训练目标。无监督学习方法是对获得的拓扑关系的自动监控,更适合于更大的多摄像

头视频监控系统。通过无监督与监督学习,对摄像机的拓朴关系进行自动估计。
(3)数据关联方法
为了得到一个更精确的跟踪效果,非重叠的相机连续跟踪算法较多,需要对摄像机拓扑与目标表达模型匹配算

法整合。需要在分析目标匹配算法与摄像机拓扑后,进行点特征和区域特征的融合,将目标运动形状和相机等

信息数据的拓扑关系协同,从而实现在整个监测区域连续跟踪目标。
2 基于背景差法的双向匹配多目标跟踪算法
2.1背景差法运动检测
(1)背景模型初始化
该算法在背景模型建立时,只使用第一个信息框。在初始化过程中,使用第一帧图像作为背景模型,对下一帧

中的目标位置进行预测,在第一帧中为每个像素建立高斯模型,对图像进行不同尺度的高斯模糊。建模过程如

下:设I1(X.Y)为第一帧图像上(X.Y)处的像素点,当像素为移动目标时,为像素点建立一个新的单高斯模

型,以取代原像素中权重最小的单高斯模型。
(2)模型学习匹配
假设已经为背景图像的每一个像素建立K个高斯模型。首先提取目标区域的特点,确定区域特征。当目标颜色

块符合颜色特征时,可以利用色块之间的空间位置来改进整体模型的匹配。
(3)背景模型的更新
对于实际的场景,背景是一个实时动态变化,所以移动物体检测时需要更新背景模型。背景模型容易受到噪声

和前景误差识别等外部因素的干扰。
2.2基于颜色分布熵的目标匹配方法
(1)HSV颜色空间的量化
图像中有数千种颜色,可以通过颜色直接检测和分割对象。HSV(Hue,Saturation, Value)空间模型更适合

于人的视觉感知及其亮度和色度特征。两个HSV颜色的相似性取决于它们的HSV颜色空间距离。
(2)基于颜色分布熵的特征提取
颜色背景模型是通过回顾图像中每个像素的像素值进行建模。将目标HSV颜色空间与RGB颜色空间相匹配,清晰

[1] [2]

责任编辑:jiexun01

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