摘  要： 針對目前常用的運動目標提取易受到噪聲影響,、易出現(xiàn)陰影和誤檢漏檢等情況,，提出了一種基于Sobel算子的彩色邊緣圖像檢測和幀差分相結(jié)合的檢測方法。首先用Sobel算子提取視頻流中連續(xù)4幀圖像的彩色邊緣圖像,，然后將邊緣圖像進行隔幀差分相與,，提取出較精確的運動目標邊緣輪廓。提取的輪廓經(jīng)過一系列的形態(tài)學操作填充,，可得到完整的運動目標,。實驗結(jié)果表明,該方法對運動目標邊緣輪廓提取準確，抗噪能力強,，且魯棒性好,。
關(guān)鍵詞： 彩色邊緣檢測； 隔幀差分,； 運動目標提取

     運動目標檢測是目標識別,、跟蹤的難點和關(guān)鍵環(huán)節(jié),，目標提取的好壞直接影響處理結(jié)果。而在運動目標檢測中遇到最多的問題是提取的前景不準確,，受環(huán)境影響噪聲較多,，且陰影難消除。很多文獻也提出了改進方法,，常用的經(jīng)典算法有：背景差分,、混合高斯背景模型、幀差法等,。背景差分[1]首先構(gòu)建一個背景圖像,，然后利用當前幀圖像與背景圖像相減，得到差分圖像,，通過閾值分割來提取目標,。混合高斯模型[2]使用K個(基本為3~5個)高斯模型來表征圖像中各個像素點的特征,在新一幀圖像獲得后更新混合高斯模型, 用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配,如果成功,，則判定該點為背景點, 否則為前景點,。混合高斯背景模型檢測運動目標易出現(xiàn)陰影,，而對陰影的去除目前存在較大困難,。幀差法通過視頻流中相鄰兩幀或3幀圖像相減，根據(jù)差分圖像來檢測目標,。常用的相鄰差分法檢測目標存在兩幀目標重疊部分不易檢測,、出現(xiàn)虛假目標等問題。一般來說,，圖像的邊緣信息不易受噪聲和亮度突變的影響,。本文提出一種邊緣差分的思想，將傳統(tǒng)Sobel算子邊緣檢測應用到彩色圖像邊緣檢測,，將邊緣檢測與幀間差分相結(jié)合,，很好地克服了陰影以及噪聲的影響，經(jīng)形態(tài)學處理最后得到較為清晰準確的運動目標,。
1 邊緣檢測
    邊緣檢測算法的基本步驟為：濾波,、增強、檢測和定位,。經(jīng)典的檢測算法主要采用梯度算子,，常用的梯度算子有Sobel算子、Prewitt算子,、Canny算子,、Laplacian算子和LOG算子[3]等。
1.1 Sobel算子檢測邊緣
    Sobel算子把重點放在接近于模板中心的像素點，是邊緣檢測器中最常用的算子之一,。
1.1.1 Sobel算法原理
    由于圖像邊緣附近的亮度變化比較大,，因此把那些鄰域內(nèi)灰度超過某個值的像素點當作邊緣點。算法的主要步驟如下,。
    (1)分別將兩個方向模板沿著圖像從一個像素移動到另一像素,，并將像素的中心與某個像素位置相重合；
　 (2)將模板內(nèi)的系數(shù)與其圖像上相對應的像素值相乘,；
　 (3)將所有相乘的值相加,；
　 (4)將兩個卷積的最大值賦給圖像中對應模板中心位置的像素作為該像素新的灰度值；
　 (5)選取合適的閾值TH,，若新像素灰度值≥TH,，則判斷該像素點為圖像邊緣點。
　
1.1.2 Sobel算子彩色圖像邊緣檢測的實現(xiàn)和改進
    本文算法針對彩色圖像,，建立水平方向和垂直方向的彩色分量圖[5],具體步驟如下,。
    (1)遍歷一幅彩色圖像，取圖像上像素的顏色值,；
    (2)將像素的R,、G、B灰度值分別賦給水平方向和垂直方向彩色分量圖對應像素的R,、G,、B值；
    (3)分別計算原圖像中像素的R,、G,、B分量在水平和垂直方向與模板（掩膜）卷積的累加值，卷積模板選用上述Sobel核,，Sobel算子使用權(quán)重2的思想是通過突出中心點的作用而達到平滑的目的,；
    (4)將累加值除以某個權(quán)重，取絕對值賦給上述分量圖的R,、G、B值,；
    (5)用式(1)計算該像素的R,、G、B梯度值,，賦給原圖像對應的R,、G、B值,，得到彩色邊緣圖像,。
    Sobel算子利用像素的上、下,、左,、右鄰域的灰度值加權(quán)算法,算法利用圖1(a)所示的模板分別與圖1(b)和圖1(c)所示的兩個核做卷積,，一個核對垂直邊緣影響最大，而另一個核對水平邊緣影響最大,。該方法不但產(chǎn)生較好的檢測效果,，而且對噪聲具有平滑作用，可以提供較為精確的邊緣,，因此選用Sobel算子進行邊緣檢測,，結(jié)合后面的幀差分，可以得到準確,、良好的邊緣輪廓圖像[6],。

2.2 邊緣檢測與差分相結(jié)合
　 本文算法的流程如圖2所示。

    用本文提出的改進Sobel算子彩色圖像邊緣檢測方法從視頻流中提取連續(xù)的4幀圖像,，得到它們的邊緣圖像,，然后用上述4幀差分的思想作邊緣圖像的隔幀差分，得到準確,、噪聲很小的運動目標邊緣輪廓,。
2.3 形態(tài)學處理
2.3.1 腐蝕運算
    腐蝕是指用某種形狀的基元對一個圖像進行探測，以便找出在圖像中能夠放下該基元的區(qū)域,。集合A被集合B腐蝕,，表示為AΘB，其定義為
    

    膨脹通過相對結(jié)構(gòu)元素的所有點平移輸入圖像,，然后計算其并集得到,。如果結(jié)構(gòu)元素為一個圓盤,那么膨脹可填充圖像中的小孔以及在圖像邊緣處的小凹陷部分。
    膨脹的方法：用B的中心點與A上的點以及A周圍的點逐個比較,，若B上有一個點落在A中,，則該點就為黑點。
    對運動物體的目標輪廓進行形態(tài)學處理,，選取自定義的結(jié)構(gòu)元素進行腐蝕膨脹操作,，從而將運動目標完整地檢測出來。
3 實驗結(jié)果
    對比傳統(tǒng)Sobel算子灰度邊緣檢測和本文方法,，對室外行人運動視頻流進行檢測,，結(jié)果如圖3所示。左邊一列分別為原圖第20幀,、第50幀,、第100幀，中間為傳統(tǒng)Sobel算子灰度邊緣檢測結(jié)果,，右邊一列為本文提出的Sobel算子彩色邊緣檢測結(jié)果,。
    3幀圖像經(jīng)形態(tài)學處理后的結(jié)果如圖4所示。

    從視頻流中截取3幀圖像，分別使用傳統(tǒng)Sobel算子和本文算法作邊緣差分,，可以看出,傳統(tǒng)Sobel算子灰度邊緣檢測結(jié)果邊緣較粗,，邊緣部分噪聲較多，造成交叉處的輪廓不清晰,；而用本文方法檢測得到的運動行人邊緣較細,，提取出的邊緣輪廓精確，最后通過形態(tài)學操作填充輪廓,，便可得到噪聲較少的運動行人,。相比于其他算法,該方法在行人陰影較大的場景有著其顯著優(yōu)勢，能很好地克服陰影帶來的影響,，精確檢測到行人,。
參考文獻
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