文档介绍：.页眉..,刘知贵,张活力时间:2010年04月09日字体:大中小关键词:运动目标检测背景相减统计直方图零均值归一化互相关摘要:首先对运动目标检测的理论和方法以及如何从背景图像中有效提取出前景物体做了简要概述,并结合传统的背景相减法容易受环境光线等外界因素影响这一弊端,提出了一种零均值归一化互相关的方法来实现对运动目标的检测判断。同时,采用了累积直方图的方法获得了一个理想阈值,实现了运动目标物的精确提取。实验证明,该方法较传统的背景相减法有明显的提高,在识别精度上也能达到较满意结果。关键词:运动目标检测;背景相减;统计直方图;零均值归一化互相关近年来,随着智能监控系统的广泛使用,盗窃案件的破获率有了很大程度的提高。但一般的监控系统往往只具有记录影像的功能,不具有智能报警判断等一系列功能,监控保安也不可能时刻盯着监控画面,一旦犯罪行为发生过后再调取监控影像就为时已晚了。要实现这种判断离不开对摄像头所获取的即时画面进行分析判断,由于周围环境光线亮暗的变化、天气改变等非人为因素以及摄像头品质因素等影响,降低了对运动物体侦测的准确率。通常采用的背景相减法来获取前景物的精度已经不能满足实际需要,因此有必要寻求一种精度更高、受环境因素影响最小的运动目标的判断方法。本文分别从画面的前景物和背景物进行阐述,针对目前常用的各种运动目标检测方法进行分类比较,提出了一种零均值归一化互相关的方法作为运动目标检测的理论依据[1-2]。实验表明,该方法识别速度较快、准确率较高。1运动目标检测运动目标的检测是电脑视觉运用中的关键环节,是指对运动画面中感兴趣的物体进行获取,即获取视频序列中改变的区域,通常称之为前景物体。目前检测运动目标的方法有很多,绝大多数是对空间域信息的处理,大致可以分为背景减法、时间差值法、边缘特征分割法以及光流法四种。其中,背景减法又大致分为三种:背景相减、连续图像相减法和累积相减法。通过上述背景减法,可以得到图像间的差异部分。(1)背景相减法。这是相对较简单判断目标移动的方法,首先建立一个背景图像作为参考对象,然后把下一个图像与背景图像相减,同时设定一个临界值,当差值小于临界值,则此像素不属于运动目标,将之标示为0,反之则是运动目标的像素[3]。此方法是运动目标检测最常用的方法,但容易受到外界光线等干扰而无法完整得取地目标图像。针对背景相减法易受环境干扰的问题,这里提出一种零均值归一化互相关(Zero-meanNormalizedCross-Correlation)来弥补其不足,其优点在于对亮度和对比度的变化具有不变性。零均值归一化互相关的公式如式(2),其极大值为1。值越大代表了图像变化越小。.页眉..页脚.(2)连续图像相减法,是指利用连续画面直接作差异绝对值计算,用以寻找移动物的位置,将2个画面相减后,2个物体将会出现在不同位置,所以就能较明显地观察到该物体运动方向的位移量。该方法受环境噪声的影响较小,但却无法获得完整的目标物的形状,因此也就无法准确对目标物进行辨识与跟踪。与背景相减法一样,该方法也需要设置一个临界值,若差值小于临界值,则此像素不属于运动目标,将之标示为0,反之则是运动目标的像素。(3)累积相减法,是指针对连续图像相减之后的图像,再加以相减。