常用目標(biāo)檢測(cè)算法原理分析概述目錄TOC\o"1-3"\h\u6414常用目標(biāo)檢測(cè)算法原理分析概述 1300721.1引言 1225331.2常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法 115211.2.1光流法 111951.2.2幀間差分法 349761.2.3背景建模法 463851.3三種目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)缺點(diǎn)的對(duì)比 61.1引言這一章節(jié)我們主要把一些常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)比和分析，以便于對(duì)后面算法的理解。主要把常見(jiàn)的三種算法進(jìn)行介紹，把實(shí)驗(yàn)成果進(jìn)行對(duì)比分析，分析不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜程度，和適用范圍，最后得出結(jié)論。把這些算法進(jìn)行分析，總結(jié)其有待改進(jìn)與提高的地方，設(shè)計(jì)出新的目標(biāo)檢測(cè)算法。1.2常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)就是從視頻里把運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)提取出來(lái)，得出移動(dòng)物體的信息，運(yùn)動(dòng)路徑等。常見(jiàn)的檢測(cè)方法有光流法，幀間差分法，和背景建模法等。1.2.1光流法（1）這種方法的主要依據(jù)是物體在不同環(huán)境下的亮度等級(jí)是不會(huì)變化的。也就是說(shuō)，這個(gè)物體在運(yùn)動(dòng)，靜止，復(fù)雜環(huán)境，簡(jiǎn)單環(huán)境里，它的亮度等級(jí)始終不會(huì)發(fā)生變化。這就是光流法假說(shuō)的基本依據(jù)，也是光流法基本原理的依據(jù)。（2）即使時(shí)間變化，物體的運(yùn)動(dòng)位置的變化也不是突變的，它是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，也就是說(shuō)移動(dòng)物體的圖像幀是許多連著變化的視頻幀，這也是光流法的另一個(gè)主要的假設(shè)依據(jù)。（3）基本的約束方程拿一個(gè)像素為I（x,y,t）的光強(qiáng)的來(lái)說(shuō)（這里面t代表的是時(shí)間的變化）。假設(shè)它與接下來(lái)的那幀的運(yùn)動(dòng)距離為

(dx,dy)，所經(jīng)過(guò)的時(shí)間為dt。但是在不同的環(huán)境中，像素點(diǎn)是同一個(gè)，由上面的假設(shè)我們知道像素點(diǎn)在運(yùn)動(dòng)，靜止，復(fù)雜環(huán)境等情況下的光強(qiáng)的是不會(huì)變化的，所以我們得出：公式3-1把3-1式的右端泰勒展開(kāi)后得：公式3-2其中ε表示二階的無(wú)窮小項(xiàng)。再將3-2代人3-1后同除dt。

再設(shè)u，v兩個(gè)速度矢量，分別為光流沿X軸與Y軸的，得：公式3-3圖像里沿X,Y,T三個(gè)方向的像素點(diǎn)的灰度的偏導(dǎo)數(shù)用公式3-4套用。公式3-4綜上得：公式3-5因?yàn)榧s束方程只有一個(gè)，但是約束方程里的未知變量卻有兩個(gè)，所以我們無(wú)法求出u和v的準(zhǔn)確的值。這種求不出來(lái)準(zhǔn)確值的情況我們稱(chēng)作“孔徑問(wèn)題”。這個(gè)時(shí)候我們就必須再加入一個(gè)約束條件，因?yàn)榧s束條件的不一樣，所以光流場(chǎng)的計(jì)算方法也不一樣，出發(fā)角度均不一樣。1.2.2幀間差分法這種方法主要依據(jù)的是攝像機(jī)對(duì)于視頻的采集具有不間斷的特點(diǎn)。假如說(shuō)視頻里沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，那么每一幀基本是不變的，或者說(shuō)變化相當(dāng)微弱，幾乎感受不到。但是當(dāng)視頻種有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，每幀之間的變化是相當(dāng)明顯的，計(jì)算機(jī)很容易檢測(cè)出來(lái)。幀間差分法主要就是依賴(lài)上面的思想方法。如果視頻中有物體運(yùn)動(dòng)，那么它在不同幀里運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置一定是不同的，本算法就是依據(jù)這個(gè)原理。幀間差分法主要是運(yùn)用連續(xù)的兩幀或者三幀進(jìn)行做差，相鄰幀之間進(jìn)行像素點(diǎn)做差，把取了絕對(duì)值的灰度值與設(shè)定的閥值進(jìn)行比較，當(dāng)絕對(duì)值超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)，就判斷為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)了，把所有運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)連續(xù)拼接出來(lái)，就達(dá)到了對(duì)運(yùn)動(dòng)物體是否運(yùn)動(dòng)以及運(yùn)動(dòng)路勁的檢測(cè)。如圖3-1兩幀差分法第第n幀圖像第n-1幀圖像差分圖像閥值處理連通性分析判別圖3-1兩幀差分法兩幀差分法的運(yùn)算過(guò)程如圖3-1。用fn和fn-1分別表示第n幀和第n-1幀，并用fn(x，y)和fn-1(x，y)來(lái)表示這兩幀所對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度值，按照公式3-6將兩幀圖像相對(duì)應(yīng)的像素進(jìn)行灰度處理后再進(jìn)行做差:公式3-6假設(shè)把閾值設(shè)置為T(mén)，用公式3-6對(duì)所有的像素點(diǎn)一一進(jìn)行二值化，處理后的二值化圖像記作Rn'。其中，我們把mask標(biāo)記矩陣?yán)锘叶戎禐?55的點(diǎn)視作運(yùn)動(dòng)了的點(diǎn)，把為0的點(diǎn)視作不動(dòng)的點(diǎn)，或者稱(chēng)作背景點(diǎn)；我們對(duì)所有差分后的圖像進(jìn)行分析和對(duì)比，把所有運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)序列鏈接起來(lái)，那么一幅完整的含有運(yùn)動(dòng)的圖像Rn便形成了。B公式3-7三幀差分法與兩幀差分法相類(lèi)似，只不過(guò)兩幀變成了三幀，參考公式3-7就能到兩幅差分圖像分別為Dn+1以及Dn，再差分便可得到出圖像Dn'，再經(jīng)過(guò)閥值判斷，連續(xù)性的分析，便可得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)及其軌跡。公式3-8從上面所述我們可以看出，幀間差分法有很多的優(yōu)點(diǎn)，不僅算法的原理簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，而且能夠把視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)快速提取出來(lái)。但是當(dāng)我們對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比時(shí)，我們很容易發(fā)現(xiàn)，幀間差分法具有很多的缺點(diǎn)，提取出來(lái)的運(yùn)動(dòng)物體并不完整的，所提取出來(lái)的目標(biāo)里含有大量的“空洞”，這正是因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置的變化是個(gè)連續(xù)的過(guò)程，所以它在相鄰圖像幀里的位置變化也是微小且緩慢的。所以運(yùn)動(dòng)的物體在相鄰幀之間所疊加的部分一般是無(wú)法檢測(cè)的。所以我們一般不會(huì)只用幀間差分法，我們經(jīng)常都是將其和別的檢測(cè)方法相結(jié)合，以達(dá)到目標(biāo)檢測(cè)更好的效果。1.2.3背景建模法背景建模法是當(dāng)今社會(huì)最常用的檢測(cè)算法之一，其中最常用的是高斯型的混合模型。方法的原理是在檢測(cè)過(guò)程中對(duì)背景模型不斷地更新，使模型能夠更好的與運(yùn)動(dòng)物體相匹配，在外界不斷變化的情況下背景模型能夠持續(xù)更新，以更加匹配運(yùn)動(dòng)物體，每當(dāng)背景更新后用當(dāng)前視頻幀與背景相減即可得出視頻中的運(yùn)動(dòng)物體。所以我們經(jīng)常把背景建模法也叫做背景相減法。背景建模主要分為四步驟，如圖3-2所示背景圖像背景圖像輸入圖像差分圖像閥值判定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖3-2背景差分法流程圖這種算法能夠?qū)\(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和提取起到非常好的效果，被廣泛引用與圖像處理和目標(biāo)分割中。但是這種方法的背景圖像的構(gòu)造要求是比較高的，這個(gè)背景圖像里所有的物體不僅要保持靜止，而且這副背景圖像還要不斷更新，能夠與不斷更新的視頻幀相匹配。如果我們忽視高斯噪聲n(x，y，t)的影響，那么我們就能把視頻圖像幀I(x，y，t)認(rèn)為是背景圖像b(x，y，t)和被檢測(cè)物體m(x，y，t)所組合而成:公式3-9由公式3-9我們可得出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)m(x,y,t):公式3-10而在實(shí)際生活中，噪聲不可避免，所得出的并不是真正的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，是包含了噪聲的差分圖像d(x，y，t)，即:公式3-11下一步就是對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行閥值判斷，大于閥值的視為運(yùn)動(dòng)，小于閥值的視為靜止。如圖3-12所示：m(x,y,t)公式3-121.3三種目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)缺點(diǎn)的對(duì)比背景相減法通過(guò)對(duì)成千上萬(wàn)幅圖像幀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析得出背景圖像與被檢測(cè)圖像幀的關(guān)系，差異，最終檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該算法因?yàn)樾枰汕先f(wàn)幅背景圖，所以導(dǎo)致計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)緩存很大，內(nèi)存占有量很大，所以在很多情況下該算法受限。另外，背景圖像的變化是隨著運(yùn)動(dòng)物體的變化而變化的，所以當(dāng)視頻里有大量運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，背景圖像也需要大幅度的變動(dòng)，而實(shí)際中背景圖片的大幅度變化是困難的，導(dǎo)致這種算法的結(jié)果并不理想。有人提出了用高斯混合模型來(lái)作為背景模型，這也是當(dāng)前最常用的一種模型。我們常見(jiàn)的高斯型混合模型是用許多個(gè)高斯分布對(duì)其共同建模的結(jié)果，每個(gè)像素都有一個(gè)固定的模型大小和形態(tài),所以能夠在背景變化的情況下依然能夠使用，而且背景能夠進(jìn)行不斷地自我更新，使得它具有更好的適應(yīng)性。但是,當(dāng)光線變化、陰影變換時(shí)，這種模型對(duì)于緩慢移動(dòng)的物體的檢測(cè)非常不好。所謂的幀間差分法指的就是通過(guò)兩幀或者三幀圖像經(jīng)過(guò)做差比較來(lái)分析目標(biāo)是否發(fā)生運(yùn)動(dòng)。Lipton等人在對(duì)實(shí)時(shí)視頻檢測(cè)的算法里用的就是幀間差分法。幀間差分法主要擁有動(dòng)態(tài)性強(qiáng),即使在特別復(fù)雜的環(huán)境下依然能夠檢測(cè)出來(lái)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。但是,像上面所說(shuō)的，這種算法會(huì)存在空洞問(wèn)題，重疊陰影部分檢測(cè)不準(zhǔn)確等問(wèn)題，導(dǎo)致檢測(cè)出來(lái)的結(jié)果很差勁，如果目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特別快的話，它的輪廓被迅速擴(kuò)大，導(dǎo)致很難或者幾乎不能檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。用光流法對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)就是用光流方程把所有像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)矢量全部計(jì)算出來(lái),用運(yùn)動(dòng)狀態(tài)矢量去搜索出所有運(yùn)動(dòng)的的像素點(diǎn),并且把這所有的像素點(diǎn)進(jìn)行跟蹤。即