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        隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)在現(xiàn)代社會中的廣泛應(yīng)用，大量前端視頻釆集設(shè)備的應(yīng)用產(chǎn)生了海量的監(jiān)控視頻信息，傳統(tǒng)的人工處理方式巳經(jīng)無法滿足大規(guī)模視頻監(jiān)控應(yīng)用的需求，許多視頻信息無法得到及時(shí)、高效的處理，因而大規(guī)模視頻監(jiān)控應(yīng)用亟待智能視頻圖像信息處理技術(shù)的支撐。在諸多智能視頻圖像信息處理技術(shù)中，目標(biāo)的檢測識別是其中最基本也是最重要的技術(shù)，首先對不同的運(yùn)動物體進(jìn)行正確地檢測識別和分類，才能使后續(xù)的行為理解和異常行為報(bào)警等功能更加具有針對性。

        目標(biāo)的檢測識別是指將某一個(gè)或多個(gè)特殊目標(biāo)從其他目標(biāo)中區(qū)分出來的過程，這其中既包括兩個(gè)相似度較高的目標(biāo)的檢測識別，也包括一種類型的目標(biāo)同其他類型目標(biāo)的檢測識別，該技術(shù)可應(yīng)用到軍事監(jiān)視、海底探測、動物追蹤、人臉識別等。

目標(biāo)特征的形態(tài)具有多樣性，如人體的非剛性，顏色的多樣性等，加上遮擋、陰影等干擾，都會造成目標(biāo)檢測的高難度和較差穩(wěn)定性。因此，穩(wěn)健而高識別率的目標(biāo)檢測與識別，是極其重要的一個(gè)研究課題。

        根據(jù)攝像機(jī)與目標(biāo)背景之間是否存在相對運(yùn)動，目標(biāo)檢測識別算法可以分為兩類：靜止背景的目標(biāo)檢測識別與運(yùn)動背景的目標(biāo)檢測識別，其中，靜止背景的目標(biāo)檢測識別是運(yùn)動背景的目標(biāo)檢測識別的基礎(chǔ)。由于背景與攝像機(jī)之間位置保持相對不變，那么背景圖像的大小和位置在不同圖像序列中將保持不變。而常用的運(yùn)動背景的目標(biāo)檢測識別的方法主要有背景差法、幀間差法和光流法，下面將分節(jié)論述。

背景差法 1.背景差法的基本原理

        在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，圖像可以用灰度來表示，灰度是指黑白圖像中像素點(diǎn)的顏色深度,其取值范圍一般為0?255。背景差法正是利用了安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)中圖像的運(yùn)動目標(biāo)的灰度值和背景的灰度值差別較大的特性，對存在運(yùn)動目標(biāo)的區(qū)域內(nèi)圖像選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝礣，當(dāng)差值圖像某點(diǎn)的灰度值小于T時(shí)，認(rèn)為背景點(diǎn)；反之，則認(rèn)為運(yùn)動目標(biāo)點(diǎn)。

        背景差法的原理，如圖7-12所示，由圖可知，背景差法主要涉及背景提取、背景更新和閾值選取三個(gè)問題。在實(shí)際應(yīng)用中，還要考慮運(yùn)動目標(biāo)的陰影和背景變化等因素的影響。

圖7-12背景差法的原理

2.背景差法的算法推導(dǎo)

        在圖像序列中，固定像素點(diǎn)的灰度值，通常在某一穩(wěn)定值上下進(jìn)行小幅振蕩，當(dāng)有某一位置有運(yùn)動目標(biāo)岀現(xiàn)時(shí)，在該位置的像素會有較大幅度的變化。

       利用視頻圖像序列灰度值變化的特征來提取背景圖像，可采取的步驟如下。 

       (1)讀入圖像的N幀圖像序列，對這些圖像序列中每個(gè)對應(yīng)的像素點(diǎn)取平均值，得到平均圖像即為背景，完成初始化。

       (2)用當(dāng)前幀和背景做差，通過比較各像素差值與固定的閾值來判斷哪些像素屬于前景(即目標(biāo))，哪些像素屬于背景。

其計(jì)算公式為

       式中，fi為第i幀視頻圖像；B為提取的背景圖像；T是灰度閾值；Gi為二值化后的差值圖像。閾值T的選擇，對最后的識別效果影響非常大，其選取原則是既可以將背景噪聲和運(yùn)動目標(biāo)引起的變化分開，又能夠消除噪聲帶來的影響。

        由式(7-14)中可知，背景差法需要一個(gè)合適的背景圖像3來與當(dāng)前圖像做差。由于光線、溫度、濕度等外部環(huán)境的影響，其背景是在緩慢變化的，但是在一段時(shí)間內(nèi)可以認(rèn)為是不變化的。背景圖像的獲取及更新對背景差法的最終效果會產(chǎn)生較大影響，因而在背景差法中不僅需要準(zhǔn)確獲得背景圖像，還要在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候?qū)ζ溥M(jìn)行更新，否則會導(dǎo)致很多識別誤差。例如，一個(gè)進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的靜止物體會被認(rèn)為運(yùn)動目標(biāo)；一個(gè)離開監(jiān)控區(qū)域的物體會會在以前停留的地方留下一個(gè)空洞，進(jìn)而會被認(rèn)為一個(gè)新的目標(biāo)。

3.背景差法優(yōu)缺點(diǎn)分析

        背景差法的優(yōu)點(diǎn)是，原理簡單、算法復(fù)雜度低、容易實(shí)現(xiàn)，而且能夠得到較為完整的運(yùn)動目標(biāo)信息，因此在運(yùn)動目標(biāo)識別圖像分析上應(yīng)用很廣泛，是常用算法之一。

        背景差法的缺點(diǎn)是，該方法過于依賴背景圖像、而背景圖像易受各種外部因素影響發(fā)生漸變或者突變，需要進(jìn)行及時(shí)的背景更新，否則會影響最終目標(biāo)識別的實(shí)時(shí)性。此外，該算法需要人為設(shè)定閾值，依賴具體應(yīng)用而缺乏統(tǒng)一尺度。

幀間差法 1.幀間差法基本原理