基于DM6446處理器的視頻運動車輛檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)
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3.1 差異積累背景建模
差異積累背景建模法首先要建立差異圖像，設差異圖像為F（i,j,t），當前視頻幀為f（i,j,tc），基準幀為f（i,j,tb），則由當前幀與基準幀比對可以得到一幅差異圖像，可表示為公式（1）：
這里的Tf 是一個特定的門限，決定著差異的程度。
若兩幅圖像間灰度差在其坐標上有較大的不同時，F(xiàn)（i,j,t）的值被賦為1,否則為0.這樣可以生成一個像素值為0 或1,大小與輸入圖像一致的圖像矩陣，稱為差異圖像?，F(xiàn)在考慮一組m 幀視頻序列{f（i,j,t1），
f（i,j,t2）， …， f（i,j,tm）},本文選取視頻的第f（i,j,tc-3）幀作為基準幀，系統(tǒng)初始化時將讀取的第一幀視頻數(shù)據(jù)賦予基準幀，基準幀隨著視頻的輸入不斷迭代，程序實現(xiàn)時可按如下方式進行迭代：
差異圖像描述了視頻圖像中物體的運動，若在連續(xù)圖像序列中存在相對穩(wěn)定的非運動區(qū)域則可考慮作為背景。差異圖像矩陣隨視頻幀變化而不斷改變，根據(jù)差異圖像每個像素值的變化程度可以得到一個差異積累動態(tài)矩陣D（i,j,t）。如公式（2）所示：
λ記錄每個像素差異積累的深度，動態(tài)矩陣的單元數(shù)量和高寬比例與差異圖像矩陣相同，當差異圖像某位置處的值為0時使動態(tài)矩陣相同位置處的計數(shù)器加1,這種計數(shù)器在動態(tài)矩陣每個單元位置各有一個。在對視頻序列連續(xù)處理過程中，若動態(tài)矩陣元素的計數(shù)器值等于λ時，就認為對應位置的像素灰度值在規(guī)定范圍內(nèi)無變化，可以作為背景像素。
背景的更新采用加權平均法，設更新前背景為Bold（i,j,t），新背景為Bnew（i,j,t），結合系數(shù)利用公式（3）可獲得當前更新的背景。應用場景的背景會隨著新視頻幀的輸入而不斷進行自動更新，圖3 示意了差異積累法的背景更新效果。
圖3 差異積累背景建模過程示意圖
3.2 運動區(qū)域檢測
在獲得背景模型后，采用背景差法即可獲得背景差圖，設背景差圖為Bd（i,j,t），則有：
對背景差圖做二值化處理即可獲得視頻運動車輛區(qū)域。本文二值化閾值選取采用文獻[5]的Otsu 法（最大類間方差法）。Otsu 法根據(jù)圖像的灰度特性，將圖像分成前景和背景兩部分。前景和背景之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分差別越大，當部分前景錯分為背景或部分背景錯分為前景時都會導致兩部分差異變小，因此，使類間方差最大的分類意味著錯分概率最小，選取使類間方差最大和類內(nèi)方差最小的圖像灰度值作為最佳閾值。
3.3 形態(tài)學濾波
僅對背景差圖像做二值化處理是不夠的，在二值圖中可能出現(xiàn)因錯判而導致的空洞和細小的噪聲，須進一步經(jīng)形態(tài)學濾波處理以連接相關區(qū)域和去噪，具體的操作是腐蝕和膨脹。腐蝕的作用是從二值圖像中消除不相關的細節(jié)，膨脹可以使裂縫橋接起來。先腐蝕后膨脹的過程具有消除細小物體，在纖細點處分離物體和平滑較大的邊界時又不明顯地改變其面積的作用。先膨脹后腐蝕的過程具有填充物體內(nèi)部細小空洞、連接鄰近物體、在不明顯改變面積的情況下平滑其邊界的作用。本文中選擇3×3 像素大小的結構元素先后對二值圖進行腐蝕和膨脹操作。
3.4 區(qū)域生長法目標定位
定位是指獲取視頻運動目標的空間位置，本文采用區(qū)域生長法對目標進行位置標記。區(qū)域生長法（Region Growing）是一種有效的圖像分割算法，算法將有相似性質的像素或子區(qū)域集合起來構成區(qū)域并不斷擴大區(qū)域范圍?；痉椒ㄊ且砸唤M種子點開始將與種子性質相似的相鄰像素附加到生長區(qū)域的每個種子上，逐步構成區(qū)域，在沒有像素滿足加入某個區(qū)域的條件時停止生長。種子點的自動選擇應滿足3 條準則：
① 種子與其鄰域必須有高相似度；② 在想得到的區(qū)域內(nèi)，至少要能產(chǎn)生一顆種子；③ 不同區(qū)域的種子不能連接。
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