摘 要： 針對傳統的混合高斯模型不能很好地處理突變的情況，提出了一種新的運動目標檢測算法。該算法在時間域上對混合高斯模型的更新機制進行了改進，并對模型加入了幀間處理，提取出初步的運動目標；在空間域上，通過Canny邊緣檢測算子獲得初步的運動目標邊緣輪廓，利用圖像金字塔的多分辨特性排除背景噪聲，經過一定運算再次得到運動目標。將兩次得到的運動目標作“與運算”，提取出最終的運動目標。實驗結果表明，本算法可以較好地處理突變情況，提取的運動目標圖像完整、輪廓清晰。
關鍵詞： 邊緣檢測； 混合高斯模型； 運動目標檢測；背景減除
在智能視頻監控和運動分析應用中，一個基礎而又關鍵的任務是從視頻序列中實時地檢測出運動目標。視頻運動目標檢測的主要目的是從視頻序列中提取出運動目標并獲得其特征信息，如顏色和輪廓等[1]。目前運動目標檢測算法主要有光流法、背景差分法和幀差分法等。其中，背景差分法是目前研究最多、應用最廣泛的一種方法[2]。混合高斯模型魯棒性比較高，能夠較好地處理規律變化的動態背景，但是它對突發事件(如光照突變)的響應速度比較慢，容易受到背景噪聲干擾的影響，從而造成無法正確地提取運動目標。近年來，一些研究人員對高斯模型法提出了改進方法，效果仍不理想。本文提出了一種融合混合高斯模型和邊緣檢測的運動目標檢測算法。該算法首先對混合高斯背景模型的更新機制進行了改進，并對模型加入了幀間處理使其可以適應突變，得到初步的運動目標；再結合Canny邊緣檢測算子和金字塔運算得到運動目標輪廓，經過填充、形態學處理后再次得到運動目標圖像，將兩次得到的運動目標作“與運算”，提取出最終的運動目標。實驗結果表明，本文提出的算法可以較好地提取運動目標輪廓，有效抑制陰影與噪聲的影響，并能適應突變情況。
1 混合高斯模型
基于高斯混合模型的背景建模方法最初由STAUFFER和GRIMSON于1999年提出[6-7]。對于圖像序列中的像素點的歷史觀測值集合為{X1，X2，…，Xt}，可以得到該像素值在當前幀的概率密度函數：
對于沒有匹配的高斯分布，其參數皆保持不變。前景檢測的過程在模型更新之前進行。如果在當前根據ω/σ值排序后的背景描述的B個高斯分布中，至少有一個高斯分布與當前像素值匹配，則當前像素為一個背景像素，否則，判定其為前景像素。
通過改進的混合高斯模型算法可以得到一個初步的運動目標，并標記為運動目標a，以備與基于邊緣檢測所得運動目標相結合，得到更精確的運動目標。
2.2 Canny邊緣檢測算法
由于陰影及背景噪聲的影響，單純使用混合高斯模型所提取出的運動目標輪廓不準確。為了在運動物體分割中得到精確的對象輪廓，本文結合空間分割結果來優化物體區域。一個好的邊緣檢測算子應具有3個指標：好的邊緣檢測結果、好的定位特性和單邊緣響應。基于這3個指標，Canny提出了一種最優逼近算子—— Canny邊緣檢測算子。該算法描述如下：
(1)用高斯濾波模板進行卷積以消除噪聲，平滑圖像。
(2)用一階偏導計算梯度的幅值和方向。
(3)對梯度幅值進行非極大值抑制，在梯度方向上獲取梯度幅值最大的邊緣點。如果某個像素的灰度值與其梯度方向上前后兩個像素的灰度值相比不是最大的，則認為該點不是邊緣點。
(4)遲滯處理，用雙閾值算法檢測和連接邊緣。認為所有梯度大于高閾值的一定是邊緣點，凡是小于低閾值的一定不是邊緣點；如果梯度值大于低閾值而小于高閾值，則根據該像素的鄰域像素進行判斷，如果鄰域中存在梯度大于高閾值的像素，就認為該點是邊緣點，否則不是邊緣點。采用這種方法可以更好地抑制孤立噪聲。
2.3 本文算法描述
圖1所示為本文提出的邊緣檢測與混合高斯模型相融合的運動目標檢測算法流程圖。在時間域上，對GMM(混合高斯算法)進行改進之后，提取到初步運動目標a。在空間域上，利用Canny邊緣檢測算子獲得當前幀圖像和背景圖像的邊緣輪廓，相減得到粗糙的運動目標邊緣輪廓，對其進行金字塔運算得到精確的運動目標輪廓，經形態學處理后可針對同一幀圖像再次提取到運動目標b。將兩次得到的運動目標a和b作“與運算”，提取出最終的運動目標。
下面給出運動目標b的提取方法。
邊緣是由圖像的局部變化決定的，因此邊緣檢測結果對圖像噪聲相當敏感。為了減少物體邊緣圖像中的噪聲，在邊緣檢測之前應盡量排除那些與運動物體無關的背景區域。可以在對圖像進行Canny邊緣檢測之前先平滑圖像，以減少圖像中的噪聲污染。但是，這樣做并不能較好地消除噪聲污染，因此，本文引入了金字塔運算。
在金字塔圖像中，不同尺度的圖像提供不同的特征信息，在細尺度下的圖像主要顯示細節信息，粗尺度圖像主要提供圖像的全局信息。將當前幀邊緣輪廓與背景邊緣輪廓相減所得的運動目標邊緣輪廓進行多級金字塔分解后，得到了邊緣輪廓的多尺度表達。噪聲主要表現為不規則的點，因此在粗尺度下，噪聲污染將基本清除。再將粗尺度的邊緣輪廓向上采樣，由于所得到的圖像輪廓會存在間斷，因此應使用閉運算進行邊緣連接，這樣可以得到精確的運動目標邊緣輪廓。然后填充運動目標輪廓，將面積小于一定閾值的連通成分當作噪聲去除。經形態學處理之后就得到初步運動目標b。
將運動目標b與前面改進的GMM算法得到的運動目標a作與運算，提取出最終的運動目標。
3 實驗結果與分析
實驗在Intel(R)雙核Duo CPU2 T5870@2.00 GHz CPU、2 GB內存、Windows XP操作系統、VC++6.0的環境下，基于Intel開源庫OpenCV編程實現。
為了驗證本文算法的有效性和適應性，本實驗選取了室外和室內兩組視頻序列，實驗結果如圖2和圖3所示。圖2(a)是室外視頻序列的第576幀，圖2(b)為使用傳統混合高斯模型提取的運動目標圖像，圖2(c)為本文算法得到的目標圖像。從圖2可以看出，由于光照變化、戶外噪聲以及陰影因素的影響，使用混合高斯模型提取的運動目標并不理想，本文算法可以很好地處理噪聲，得到的運動目標完整、輪廓清晰。
圖3(a)為室內視頻序列的第250幀，圖3(b)為使用傳統混合高斯模型提取的運動目標圖像，圖3(c)為本文算法得到的目標圖像。由于室內存在反光鏡，當人走進時，會導致光線變化，使用混合高斯模型并不能很好地處理突變，造成大量誤檢。應用本文算法后，能夠提取出準確、完整的運動目標。
本文提出了一種融合邊緣檢測和混合高斯模型的運動目標檢測算法。針對傳統的混和高斯模型不能很好地適應突變的情況，在時間域上，對混合高斯模型參數進行重新選擇，對更新機制進行改進，并加入幀間處理，得到初步的運動目標(標記為a)。由于陰影、噪聲等的影響，運動目標a的輪廓仍然不夠清晰。因此，在空間域上，結合Canny邊緣檢測算子和金字塔運算得到運動目標輪廓，經形態學處理后再次得到運動目標圖像(標記為b)。將兩次得到的運動目標a和b作“與運算”，提取出最終的運動目標。實驗表明，本文算法能適應突變情況，并能有效抑制陰影和噪聲的影響，提高了運動目標檢測的精確度。
參考文獻
[1] 趙文哲，秦世引.視頻運動目標檢測方法的對比分析[J].科技導報，2009，27(10)：65-70.
[2] 甘新勝，趙書斌.基于背景差的運動目標檢測方法對比分析[J].指揮控制與仿真，2008，30(3)：45-50.
[3] LEE D S. On line adaptive Gaussian mixture learning for video applications[C]. Statistical Methods in Video Processing， LNCS3247， 2004，3247：105-116.
[4] Arandjelovic O， CIPOLLA R. Incremental learning of temporally-coherent Gaussian mixture models[C]. Proceedings of British Machine Vision Conference， Oxford， UK，2005：759-768.
[5] 陳祖爵，陳瀟君，何鴻.基于改進的混合高斯模型的運動目標檢測[J].中國圖象圖形學報，2007，12(9)：1586-1589.
[6] STAUFFER C， GRIMSON W E L. Adaptive background mixture models for real-time tracking[C]. Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Fort Collins： IEEE Press， 1999： 246-252.
[7] STAUFFER C， GRIMSON W E L. Learning patterns of activity using real-time tracking[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2000， 22(8)：747-757.
[8] SCHINDLER K， Wang Hanzi. Smooth forground-background segmentation for video processing [J]. Lecture Notes in Computer Science， 2006， 3852：581-590.
[9] 李亞玲，徐榮青，聶桂軍，等. 適應場景光照變化的運動目標檢測算法[J].計算機技術與發展，2011.21(2)：140-142.