史瑞環(huán),，吳斌,，李務(wù)軍，范風(fēng)兵

　?。ㄎ髂峡萍即髮W(xué) 信息工程學(xué)院,，四川 綿陽 621010）

　　摘要：ViBe運(yùn)動目標(biāo)檢測算法速度快，能有效抑制噪聲,，但在光照強(qiáng)度突然改變的情況下,，該算法會造成大面積的背景像素被誤判為前景像素,，針對此問題提出一種改進(jìn)的融合幀差法的ViBe算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，改進(jìn)的算法能在光照有變化時(shí)依然能檢測到完整的運(yùn)動目標(biāo),。

　　關(guān)鍵詞： ViBe；目標(biāo)檢測,； 幀差法

0引言

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展 ,，近年來智能安防監(jiān)控得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。前景目標(biāo)的提取是運(yùn)動視頻分析的關(guān)鍵步驟,，提取的目標(biāo)是否準(zhǔn)確完整將直接影響到后續(xù)的目標(biāo)分類,、目標(biāo)跟蹤和識別的準(zhǔn)確率。

　　目前,，常用的運(yùn)動檢測方法有：幀差法,、背景差法、光流法［1］,。其中,，背景差法應(yīng)用最為廣泛，核心原理是為每一個(gè)像素點(diǎn)建立一個(gè)背景模型,，然后用模型與當(dāng)前像素相比,，以確定是否為背景像素。經(jīng)典的背景差法是GMM［2］,，它將單一像素點(diǎn)所呈現(xiàn)的顏色用M(一般取 3～5)個(gè)高斯分布來近似,，能處理多模型背景場景，但是它的計(jì)算量非常大,，需要估計(jì)分布的參數(shù),，而且更新參數(shù)難調(diào)試。

　　2009年,，BARNICH O等人［3］提出了一種全新的背景差算法——ViBe算法,，只通過在每個(gè)像素領(lǐng)域內(nèi)隨機(jī)選取若干個(gè)采樣點(diǎn)對各像素建立一個(gè)樣本模型，采用隨機(jī)的方法更新背景模型,。對比其他一些前沿的背景提取方法,，ViBe算法簡單，有效地簡化了程序,，加快了對于幀的處理速度的同時(shí),，可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確度，增強(qiáng)了抗噪能力并減少了計(jì)算負(fù)載［4］,。但是該算法在背景光照突然發(fā)生變化時(shí)會將大面積的背景誤判為運(yùn)動前景［5］,，導(dǎo)致檢測出的目標(biāo)無法識別。針對此問題,，本文結(jié)合幀差法對ViBe算法進(jìn)行改進(jìn),，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性,。

1ViBe和幀差法的算法原理

　　1.1ViBe算法

　　ViBe算法主要包括工作原理、初始化方法,、更新策略三個(gè)方面,。

　　（1）工作原理

　　ViBe算法為每個(gè)背景點(diǎn)存儲了一個(gè)樣本集,，然后將每一個(gè)新的像素值和樣本集進(jìn)行比較來判斷是否屬于背景點(diǎn),。如果一個(gè)新的觀察值屬于背景點(diǎn),，那么它應(yīng)該與樣本集中的采樣值比較接近,。圖1展示了ViBe算法如何判斷像素點(diǎn)是否為前景點(diǎn)。

　　記v(x)為x點(diǎn)處的像素值,，M(x)={v1,v2,…,vN}為x處的背景樣本集(樣本集大小為N),，SR(v(x))是以x為中心、R為半徑的區(qū)域,。如果SR(v(x))∩{v1,v2,…,vN}大于一個(gè)給定的閾值#min,則認(rèn)為x點(diǎn)屬于背景點(diǎn),。

　　（2）初始化方法

　　初始化就是建立背景模型的過程,。ViBe的初始化利用了相近像素點(diǎn)擁有相近的時(shí)空分布特性,，僅通過一幀圖像即可完成，極大地提高了算法的實(shí)時(shí)性,。具體就是：對于一個(gè)像素點(diǎn),，隨機(jī)地選擇它的鄰居點(diǎn)的像素值作為它的模型樣本值。

　?。?）更新策略

　　BARNICH O在參考文獻(xiàn)［6］中提到,，好的更新方式是讓采樣值在模型中的概率單調(diào)降低。ViBe算法采用一種無記憶背景更新策略,，從每個(gè)點(diǎn)的八鄰域中隨機(jī)選取一個(gè)樣本,，替代原有背景模型中隨機(jī)選取的一個(gè)樣本，這樣既保證了樣本在背景模型中存在壽命的平滑指數(shù)衰減,，又避免了先入先出方法造成的變化速度不能正確處理的問題,。同時(shí)采用隨機(jī)鄰域傳播機(jī)制，即背景模型中的樣本也要更新對應(yīng)的鄰域,，這樣有效地保證了空間的一致性,，可以隨時(shí)間恢復(fù)被前景遮擋的背景像素。

　　1.2幀差法

　　幀差法［7］的基本原理是將連續(xù)視頻序列中的兩幀或3幀圖像的像素點(diǎn)相減,，然后通過比較相減得到的差值與預(yù)先設(shè)定的閾值相比較來確定視頻序列中移動目標(biāo)的運(yùn)動的區(qū)域,。對于一段視頻序列，用當(dāng)前幀圖像fm(x,y,t)減去前一幀圖像fn(x,y,t－1),，最后得到二值圖像 fj(x,y),。用式(1)表示如下：

　　fj(x,y)=1,|fm(x,y,t)-fn(x,y,t-1)|≥X

　　0,|fm(x,y,t)-fn(x,y,t-1)|<X(1)

　　其中,fm(x,y,t)是當(dāng)前幀的輸入圖像,fn(x,y,t－1)是前一幀輸入圖像,，fj(x,y)是檢測到的二值圖像，X是設(shè)定的閾值,。

　　幀差法是根據(jù)相鄰幀差值與閾值X的大小來判斷像素點(diǎn)屬于運(yùn)動前景還是背景,，如果相鄰幀差值的絕對值大于等于閾值X，則該像素是前景像素,，反之為背景像素,。

2融合幀差法的ViBe算法

　　ViBe算法速度快，能有效抑制噪聲,，檢測效果完整準(zhǔn)確,，但卻在光照變化時(shí)幾乎檢測不到準(zhǔn)確的目標(biāo)。而幀差法算法實(shí)現(xiàn)簡單,，檢測速度快,，實(shí)時(shí)性好，受光線變化的影響小,。

　　根據(jù)以上分析本文采用幀差法來改進(jìn)ViBe算法,。對于一段視頻，首先,，從第二幀開始對輸入的當(dāng)前幀圖像是否有光照變化進(jìn)行判斷,，然后根據(jù)判斷結(jié)果選擇使用的目標(biāo)檢測算法和檢測結(jié)果。即計(jì)算當(dāng)前幀與前一幀圖像像素值的變化程度,，當(dāng)像素值的變化大于等于預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí)表明當(dāng)前幀光照有變化,，則將幀差法處理的結(jié)果和ViBe算法處理的結(jié)果做與運(yùn)算，作為當(dāng)前幀的目標(biāo)檢測結(jié)果,。當(dāng)像素值的變化小于設(shè)定的閾值時(shí)表示當(dāng)前幀光照無變化或變化不明顯,，則ViBe算法的處理結(jié)果作為當(dāng)前幀的目標(biāo)檢測結(jié)果。最后再通過形態(tài)學(xué)處理掉一些孤立的噪點(diǎn)得到完整的目標(biāo)圖像,。具體的算法流程圖如圖2所示 ,。

　　當(dāng)前幀像素值的變化大小用M表示：

　　M=∑N|fm(x,y,t)－fn(x,y,t－1)|(2)

　　其中，N是圖像的大小,，fm(x,y,t)是當(dāng)前幀圖像,，fn(x,y,t－1)是前一幀圖像。光照變化可能是變亮,，也可能是變暗,，所以式（2）中加了絕對值。當(dāng)M≥T（T為閾值）時(shí),，表明當(dāng)前幀與前一幀相比,，有光照的變化；當(dāng)M<T,，表明當(dāng)前幀與前一幀光照幾乎無變化或者變化不明顯,。閾值T的大小選取與圖像大小,、目標(biāo)運(yùn)動速度等有關(guān)。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

　　為了驗(yàn)證算法的有效性,，本文選取了一段有光照強(qiáng)度變化（像素值變化了30~40）的車輛視頻做測試,，該視頻的幀率為15幀/秒，分辨率為160×120,，格式為AVI,。實(shí)驗(yàn)效果對比如圖3所示，第71幀與前一幀相比無光照變化,，39,、77幀與前一幀相比有光照變化。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出ViBe算法在光照不變的情況下檢測效果很好,，但是在光照變化的情況下,，出現(xiàn)了大面積的像素點(diǎn)誤判,。改進(jìn)之后的ViBe算法不再受光照變化的影響,，依然可以檢測到運(yùn)動目標(biāo)，大大提高了ViBe算法在光照變化時(shí)的目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率,。

4結(jié)論

　　將ViBe算法與幀差法融合在一起,，根據(jù)閾值判斷當(dāng)前幀圖像是否發(fā)生了光照變化來決定最終目標(biāo)檢測結(jié)果的算法，在監(jiān)控視頻中有光照變化的情況下依然可以檢測到近乎完整的目標(biāo),。但是ViBe算法還存在對陰影敏感和鬼影［8］長時(shí)間不能消除的問題,，這將是下一步的研究計(jì)劃。

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