第29卷第4期增刊 2008年4月 仪 器 仪 表 学 报 Chinese Joumal Of Scientific Instrument 、，oI．29 No．4 Apr．2008 基于背景差分法和帧间差分法的视频运动检测 林佳乙1 于哲舟1 张健1 马安娜2 楚叶峰‘ (1吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 2吉林省电力设计院长春130022 ) 摘要本文在介绍了现有运动监测方法的基础上，将背景图像差分法和帧问差分法结合起来，提出了一种新的视频运动检 测方法，该方法继承了两种算法的优点，同时又弥补了它们的不足。实验结果表明，本文所述方法对于光照、背景内容的 变化不敏感，在运动图像检测中取得了良好的效果。 关键词运动检测 背景差分法 帧问差分法 A New MoVing Detection Method Based on Background Dif-ferencing and Coterminous Frames Dif．ferencing Lin Jjayil Yru zhezhoul zhang Ji柚1 Ma Anna2 Chu Yefen91 Q coltege巧com雕ter Scie∞e n喇艮ch∞lo烈Jitin Un沁ers讧y·chdngch％l瑚、2·chiM 2Jil汛P删i舵e E|ec打ic PoWer Desi醪I凇mHte，C}tdngchun．、3∞22-chiM) Introduce some algorithms for Vide0 motion detection in image sequ朗ces．A new moti∞detecti∞ Abstract w雏deVeloped baSed on the b孔kground di艉rencing锄d cote咖inous fhme di侬：rencing．Experiments show that it is robust啪derlighting卸d Vario峪backgrounds．1t improV％the e髋ct of motion detection． Key words cote邝ninOus fhme diffIerencing motion detectjon background di伍：rencing 1引 言 运动检测lI】是运动图像分析、可视监控、可 视人机交互中的重要处理步骤。其日的是从图像 序列中将运动的区域从背景图像中提取出来。通 过运动检测可以得到图像中的运动信息，提取图 像中的运动人物和目标，对于简化图像目标分类、 运动跟踪和图像理解分析等后期处理的难度具有 十分重要的意义。然而，由于背景图像的动态变 化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响， 使得对图像中运动物体的检测成为一项相当凼难 的工作。 方法主要是光流法12J和差分图像法I印J。 一般来说，光流法的时问开销很大，其实时 性和实用性较差。相反，图像差分法比较简单， 易于实时，因而成为目前应用最广泛、最成功的 运动目标检测方法。图像差分法可分为两类：背 景图像差分法和帧间差分法。本文将这两种方法 结合起来，提出了基于背景差分法和帧间差分法 的视频运动检测方法，实验结果表明，本文所述 方法对于光照、背景内容的变化不敏感，在运动 图像检测中取得了良好的效果。 2背景图像差分法 目前，对运动物体的检测和运动参数测量的 背景图像若分法是传统运动同标检测方法 研究方向主要有两种，即：运用人．1：神经网络和 中最卣接、最简单的一种方法。首先，它将选定 运用图像处理的方法。大多数专家学者都把研究 的背景图像储存卜．来，然后将序列图像当前帧与 重点放在运用图像处理的方法进行运动目标榆测 背景图像做减法运算。由于运动物体和背景在灰 和跟踪，现有的比较有效的图像运动目标检测的 度或色彩上存在差别，相减后所得结果中每～像 

第4期增刊 基于背景差分法和帧问差分法的视频活动检测 素的值和一个预先设定的阈值相比较，如果这个 不能提取出对象的完整区域，只能提取出边界； 像素的值大于设定的阈值，则判定被监控的场景 同时依赖于选择的帧间时间间隔。对快速运动的 中存在运动物体，从而得到运动的同标。 物体，需要选择较小的时间间隔，如果选择不合 背景图像差分法其原理和算法设计简单；可 适，当物体在前后两帧中没有重叠时，会被检测 以根据实际情况确定阈值进行处理，所得结果直 为两个分开的物体：而对慢速运动的物体，应该 接反映了运动目标的位置、大小、形状等信息， 能够得到比较精确的运动目标信息。但同时也存 在受光线、天气等外界条件变化的影响较大；用 背景图像差分法去处理目标由静止开始运动的情 况，可能出现“鬼影”现象等缺点。在运用背景图 像差分法时，应该重点考剧uJ： l、如何获得背景图像。背景图像中要求不 应该包含运动目标，但是在某些情况下却很难满 足这一要求，这就要求用已有图像(其中包含运动 目标)去构造一个不包含运动目标的背景图像。 2、如何处理动态背景和视频噪声。运用背 景图像差分法，理想的情况就是背景完全不发生 变化且没有噪声污染，可是实际中很少能达到这 样的理想情况。其主要原因是，视频图像在获取 的过程中都会掺入视频噪卢；在户外的情况，背 景经常会受到光线和风等自然因素影响而发生变 化。根据噪声的米源，可以采用不同的滤波器消 除噪声，同时采用自适应动态背景更新的方法来 减小动态背景对检测结果的影响。 3、如何选取阈值。阈值的选取直接决定了 检测结果的好坏，只有恰当的阈值才能正确地分 割出运动目标所占的区域。现在普遍采用根据经 验来选取阈值的方法。 3帧间差分法 选择较大的时问差，如果时间选择不适当，当物 体在前后两帧中几乎完全重叠时，则检测不到物 体。 4提出方法的研究 鉴于背景差分法和帧问差分法的优缺点，我 们将这两种方法结合起来，使它们优势互补，从 而克服相互的弱点，提高运动检测的效果。但是 在实际的场景中，即便是室内环境，也存在光线 等各种变化造成的干扰，或者人为造成的开灯等 光线的强烈变化。所以在背景差分法的实现中， 它的固定背景不能一成不变。如果不进行重新初 始化，错误的检测结果将随时间不断累计，造成 恶性循环，从而造成jl{【控失效。因此，我们在提 出检测算法的同时，要建立背景更新模型。保证 背景图像能随着光线的变化而变化，确保检测的 准确性。 4．1提出新算法的思想 在视频图像序列中，利用已有的背景差分法 和帧问差分法作为启示，将动态图像中连续两帧 差图像和背景差图像直接进行与操作，再将结果 进行二值化处理得到运动结果。这样就达到了加 大目标信息的权重，同时抑制了静态背景的效果， 得到的运动检测图像包含了更多日标的信息，不 仅包含目标轮廓而且还有目标轮廓内的目标相关 帧问差分法16J是一种通过对视频图像序列中 点，从而将运动目标从背景图像中分离出来，最 相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方 终得到视频序列图像中运动存在与否的二值化图 法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄 像。 像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运 4．2算法描述 动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧 l、对序列图像进行3×3中值滤波预处理， 相减，得到两帧图像亮度羞的绝对值，判断它是 去掉图像随机噪声。减少以后运算的复杂度，克 否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性， 服噪声对图像处理结果的干扰。 确定图像序列中有无物体运动。图像序列逐帧的 2、从视频图像序列中选取出背景图像 差分，相当于对图像序列进行了时域卜的高通滤 所阢砂，使其只包含固定的背景图像： 波。 3、在视频图像序列中选取连续的两帧图像， 帧问差分法的优点是：算法实现简单，程序 其中前一帧图像R．1似∥，当前帧图像^伍砂； 设计复杂度低；对光线等场景变化／1i太敏感，能 4、计算当前帧与背景帧的差得FD化∥，从 够适应各种动态环境，稳定性较好。其缺点是： 图像中提取出完整的目标； 112 

筇29卷第4#Im¨ 仪 器 表 学 报 Chj—Jo…1 ofScientlnc Inst…ent 仪 v0J 29No 4 Anr 2008 5、计掉当前1陋与前。恤的芹得FGA，w，得 背景，否jh_l|当前的阿像值为前景。根据当前的图 到r]标的变化毓， 6、求帧幕FD阮纠与，FG扛川的交集得剑琏动 ¨杯粗糙的运动区域幽像， 7、数学形志学运算使得运动R域封川、连 续、完整，并去掉背持中的噪卢。 其中 肋(圳)={： 斥(J，y)玮(J，y))r 片(J，，)一毋(x，，Hs7 阳(w)={：＆：赫髦㈦誊m 上式中，为劂值。对于给定视频序州的图像．假 发像素点}处没有运动，其帧蔗血服从均值为0， 方筹为，的Gauss分布N(o，一)： 州圳，0)2了去“p(_嘉)… 上式c}：，Hn表示无运功假设，∥是帧差的统训 像值是肯帚还是前景取小同的皿新系数 m、％， 当前的圈像值属r背景时就用d．更新，当前的图 像值属十前景时就川∞更新．可咀考虑∞、n2 随时M变化，得到“l(f)，。2(t)，也a，以考虑在不同 的图像R域取不同的参数，得到n。(o‘yx №“』．，)-其中f为时问坐标，‘，是像素在罔像中 的坐标。 将背景模型更新与前面的j薹动检测结果相 结台，畦予静lt的背景点较大的更新率Ⅱ广0 I， 而赋丁运动的前景点(运动|】粕、)较小的更新率 ∞=0叭，经过这种改进后．町以在保护背景模型 不受运动II标影响的同时迅速响应背景的变化。 这样，背景模带在傩一叫刻不断的得到更 新，尽可能跟实际环境保持敢。通过上面方法， 就叮以得刘一值化的前景幽像，由于噪声和空洞 的影响，这样的值化前景幽像效果不够理想， 田此需要对二值化Z后的目像进行^i处理，找出 遗涮的点。剔除异常点。利川腐蚀_I膨胀捭f分 别古除孤立的嵘声前景点和填补H枷：区域的小 孔。 4 4实验结果分析 方差，通常认为它等于摄像机嶙卢方筹的两倍。 根据上述算法，选取下列5幅H像来说明该 根据概率统计学假发检验“3d”法则，并依据“正 确的阈值r应该能消除太部分噪声”的氰则“。由 试验测试得闽恤r在本文特定的麻刖背骷F可以 选在5～】5之间。 4 3自适应背景模型的更新 采川Kamannml提出的些丁}尔曼滤波的更 新公式来改进图像平均模犁。在背景估计的柳蚺 算法在窀内对^运动进行检测的情M。其中，削 I为选取的背景帧图像，例2为当前帧吲像(随 机选取视频序列-p第加帧为二’前帧)图3为当 前帧图像与背景图像作差后得到的图像图4为 当前帧与前一帧作羞得到的图像．图5为使用改 进算法对图2与图3做与运算后所到得的图像． 从罔5 nr以清楚的看出人运动的榆测结粜。 化阶段，前先选取一个初始的背景，然后川F式 一 ～一 更新背景： 4．】(，)=Bm+(“oM．(，)+q“(卜Ⅳ。(f})ב【』)一且{f" (4) 式中皿俐为当前背景中像素，的值，竹删为更 新后背景中像豢，的值，om为当前图像中像素， 的值，n-、az为更新系数。从慨m定义如F： 帆(泸{：珊“卜剐。珥’。 由十噪声的存在蚪厦背景的变化，^ 目1背*帕目像 f}(，】一8★{，)c‘时．就认为”’前的图像值就是 

第4期增W 基1背景t分池和帧问麓丹}^的祝％镕动柠d 5结束语 实验表明．利用背景艽沾和帧间兹分让改进 后的视捌运动||鞠、榆删；Z注，对桃颇罔像序列中 的运动物体检j则乳有更¨的教果，并且逆尊：速度 快。麻匿看到，嫂进后的锥法要求背景‘o遥动物 体的对比艘夫于5％以h才能检测出移动的物 体。同时，荠分法巾存在的些缺点¨，然没有得 到解决，这些问题还fJ待进步研究。， 参考文献 『l_±亮，目■¨．谭％小人《自的M世H析练述·}算 机学报2n02．25(3)：225 237 【2]章％日镕g目*TH(中m)目像**(第=版) 北京清华大学，|：版针 3。*址仝．颦#．}＆点桃‰监拌拄m∞&‰与m挑 Ⅱ代咆子拈术，2006．2j：8 r1 9I d#十崇．I^玲．，rHU m％H像巾∞g自持Ⅲ武“ 月』太学学报，2(州，24㈨¨7 【5$H存，jIm琦．ⅦHKⅡJ 4"椅：919Ⅻ小被什析 的税频日悻^∞榆Ⅻ4科学技术与I摧，2005，j(16)： 1150llj7 【6．*盘魁．刘克数字找蜮监控系统小寓时《曲检测系 统的mM¨胙机^川日f究，2005 lH}185 v【dco&c…lal【on倚c。nIent． c雌ulIs s州vIdco 『7j MelcL K N N口n bascd c删m删㈦jI二rfans 眦h“ol 12f9k 1190 12∞ 1999 _{K PK…nn ABⅢ“RG蚓 Mov…g se胛cnnIIon bascd ∞ lmages s镕n a1 Processmg 1990【5)：95|_954 adaplI…ckrcnc。 oqecI 

基于背景差分法和帧间差分法的视频运动检测 林佳乙， 于哲舟， 张健， 马安娜， 楚叶峰 作者： 作者单位： 林佳乙,于哲舟,张健,楚叶峰(吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012)， 马安娜(吉 林省电力设计院,长春,130022) 相似文献(0条) 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Conference_6810933.aspx 下载时间：2010年4月24日