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        隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)在現(xiàn)代社會中的廣泛應用，大量前端視頻釆集設備的應用產(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)控應用的需求，許多視頻信息無法得到及時、高效的處理，因而大規(guī)模視頻監(jiān)控應用亟待智能視頻圖像信息處理技術的支撐。在諸多智能視頻圖像信息處理技術中，目標的檢測識別是其中最基本也是最重要的技術，首先對不同的運動物體進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警等功能更加具有針對性。

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

目標特征的形態(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檢測與識別，是極其重要的一個研究課題。

        根據(jù)攝像機與目標背景之間是否存在相對運動，目標檢測識別算法可以分為兩類：靜止背景的目標檢測識別與運動背景的目標檢測識別，其中，靜止背景的目標檢測識別是運動背景的目標檢測識別的基礎。由于背景與攝像機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。而常用的運動背景的目標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

        在計算機視覺領域中，圖像可以用灰度來表示，灰度是指黑白圖像中像素點的顏色深度,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)中圖像的運動目標的灰度值和背景的灰度值差別較大的特性，對存在運動目標的區(qū)域內(nèi)圖像選擇一個適當?shù)拈撝礣，當差值圖像某點的灰度值小于T時，認為背景點；反之，則認為運動目標點。

        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問題。在實際應用中，還要考慮運動目標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

        在圖像序列中，固定像素點的灰度值，通常在某一穩(wěn)定值上下進行小幅振蕩，當有某一位置有運動目標岀現(xiàn)時，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對應的像素點取平均值，得到平均圖像即為背景，完成初始化。

       (2)用當前幀和背景做差，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)，哪些像素屬于背景。

其計算公式為

       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動目標引起的變化分開，又能夠消除噪聲帶來的影響。

        由式(7-14)中可知，背景差法需要一個合適的背景圖像3來與當前圖像做差。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，但是在一段時間內(nèi)可以認為是不變化的。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確獲得背景圖像，還要在適當?shù)臅r候?qū)ζ溥M行更新，否則會導致很多識別誤差。例如，一個進入監(jiān)控區(qū)域的靜止物體會被認為運動目標；一個離開監(jiān)控區(qū)域的物體會會在以前停留的地方留下一個空洞，進而會被認為一個新的目標。

3.背景差法優(yōu)缺點分析

        背景差法的優(yōu)點是，原理簡單、算法復雜度低、容易實現(xiàn)，而且能夠得到較為完整的運動目標信息，因此在運動目標識別圖像分析上應用很廣泛，是常用算法之一。

        背景差法的缺點是，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，需要進行及時的背景更新，否則會影響最終目標識別的實時性。此外，該算法需要人為設定閾值，依賴具體應用而缺乏統(tǒng)一尺度。

幀間差法 1.幀間差法基本原理