高效运动目标检测算法研究

龙源期刊网高效运动目标检测算法研究作者：范振粤黄素茵杨晓东袁仁坤来源：《软件导刊》2013年第11期摘要：运动目标检测是计算机视觉与视频图像处理领域的重要研究课题之一，在视频监控、安防、智能交通、军事、科研等领域都有广泛的应用。提出了一种基于OpenCV的高效运动目标检测算法。关键词关键词：运动目标检测；帧差法；阴影检测；OpenCV中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2013）0110054020引言人眼吸收来自外界信息的比例占人吸收的所有来自外界信息总和的80%，在计算机、摄影、录像技术还没有普及的年代，人们要得知某个地方的信息，就只能跑到现场去亲眼目睹。自从有了摄影、录像技术后，人们便可以把发生过的事情用录像的形式记录下来，以备随时翻看和研究。在数字图像处理技术研究越来越深入的今天，人类甚至可以把人力从视频监控值班室里解放出来，光靠计算机本身，便能判断某个场景发生了什么事件、是不是有动物或者车辆经过、有没有非法闯入等＼[1＼]。以上说的便是计算机智能视频监控，运动目标检测是这一系列研究中最基础的部分，但是好的运动目标检测算法却能为后面的继续研究打好基础。对于运动目标检测算法，我们有两方面的要求：首先，为了提高整个系统的准确性和识别能力，要求算法能完成复杂背景下的运动目标检测，要有很好的鲁棒性；同时，为了提高整个系统的响应速度和达到实时性要求，又要求算法要简单并且适合硬件实现。针对上述所说的运动目标检测算法所提的实时性和鲁棒性要求，本文基于OpenCV的基础上提出一种高效的运动目标检测算法。该算法由帧差法改进而来，主要侧重于高实时性及检测准确度的研究。1算法概述及算法流程在提高实时处理的效率方面，我们选择把彩色图像转化为灰度图像处理，如此，便不用处理RGB格式或HSV格式下三通道的问题，每个像素点都只有一个灰度来表示，相对于用RGB要分别计算R分量、G分量、B分量3个通道的差异，计算量少了三分之二。这是从减少每个点的计算量上优化算法，除了这个方向外，还可以减少要处理的点的总数量。对于一些比较高清的视频，如1280*720的视频帧做帧差及一系列后续处理，将由于图像文件较大、处理的像素点很多而导致处理效率低下，再者运动物体的面积一般不会太小，因此，我们考虑把图像做取样处理。龙源期刊网在提高准确度方面，本文主要从处理噪声、去除树叶抖动、去除阴影等方面着手，提高检测出来的运动目标轮廓的准确度，为后续如运动跟踪或行为学习等更进一步的研究提供坚实的基础。本文提出的算法具体运算效率，对640*480的普清视频检测的处理速度达43张/s，对1280*720的高清视频达15张/s。具体的算法流程如图1所示。