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灰度图像序列中运动目标的提取方法
资料介绍
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（完整内容请下载后查看）2002 年 6 月 ꢀ第 24 卷 ꢀ第 2 期
江汉石油学院学报 ꢀ
Journal of Jianghan Petroleum Institute ꢀ
Jun12002 ꢀVol124 ꢀNo12
· 101 ·
灰度图像序列中运动目标的提取方法
(
)
ꢀꢀ易国华 ꢀ 江汉石油学院电子与信息工程系 , 湖北 荆州 434023
[摘要] 为了从灰度图像序列中精确提取出运动目标 , 提出了一种从灰度图像序列中提取运动目标的算法
———平滑模板对准相乘法。该方法能很好跟踪和识别图像序列中的运动目标 , 并准确地将其提取出来。
试验证明 , 该算法提取出的运动目标失真度小 , 误检率低 , 性能比常用的差值法明显优越。
[关键词] 图像数据处理 ; 运动 ; 检测 ; 模式识别 ; 模板对准相乘法
( )
[文献标识码] A ꢀꢀ [文章编号] 1000 9752 2002 02 0101 02
[中图分类号] TN941128
ꢀꢀ
运动检测[1～3]是检测图像内容的运动或静止情况 , 然后根据图像是运动的还是静止的分别作不同的
处理 , 以达到提高图像质量或压缩图像的目的。运动检测的内容大致有 : ①图像序列中有无运动物体存
在 ; ②图像序列中运动目标的提取 ; ③图像序列中运动物体平移量、旋转量以及比例尺寸变化量的检
测。笔者研究的是图像序列中运动目标的提取。
1 ꢀ运动目标的提取方法
运动目标提取最常用的方法是差值法。这种方法的缺点是 , 两幅图像相减得到的是运动目标的部分
轮廓 , 或是变粗的轮廓 , 因此提取出的运动目标失真大。如果能将这个缺点克服 , 应该能很好地从运动
图像序列中提取出运动目标。为此笔者设计出了能克服这个缺点有效地提取出运动目标的新方法 ———平
滑模板对准相乘法。
( )
图 1
余的是静止背景。图 1
形的部分为 1 , 其余为 0。图 1
乘的结果 , 运动目标正方形被完整地检测出来了。
a
是图像序列中的一帧 , 其中正方形是运动物体 , 其
( )
b
是理想模板 , 其中对准运动目标正方
( ) ( ) ( )
c
是图 1
a
和图 1
b
对准相
图 1 模板对准相乘法原理示意图
2
算法的实现
如何找到一个与原始图像序列形状和大小一样且与其保持同步运动的模板呢 ? 要解决这个问题只能
( ) ( )
)
(
)
(
从原始图像序列着手。设有运动图像序列 G n n = 0 ,1 , ⋯ , m ,则相邻的两幅图像 G n 和 G n + 1
的静止背景部分对应象素点的灰度值相同 , 而运动目标部分对应象素点灰度值因物体运动而不相同。
(
)
( )
- G n 的结果是 : 图像静止部分差值为零 , 而运动目标部分差值不为零。当然 , 运动目标
G n + 1
部分差值也有零星为零的。为了消除这种现象 , 可采用均值平滑滤波 , 将运动目标区域的零象素值消除
掉 , 如果效果不好可多次进行 , 直到使运动目标区域的差值图像的灰度值都不为零。这就是平滑模板对
准相乘法名称的由来。然后用门限零判决 : 象素灰度值大于 0 的 , 置为 1 ; 小于等于 0 的置为 0。这样
就得到了一个所需的模板。由于这个模板是由运动图像序列中任意两帧相邻图像的差值经处理而来 , 所
以它的大小和形状与原始运动图像接近 , 且随运动图像一起同步运动。用它与原始运动图像相乘就可将
运动目标提取出来。
综上所述 , 平滑模板对准相乘法具体实现步骤如下 :
( )
( ) ( ) ( )
G n + 1 - G n ꢀ n = 0 ,1 , ⋯ , m 。
第一步 : 获得相邻时刻两幅图像的差值图像 , 即 F n
=
ꢀ [收稿日期] 2001 12 05
(
)
ꢀ [作者简介] 易国华 1965 , 男 , 1988 年大学毕业 , 硕士 , 讲师 , 现主要从事电子与图像处理教学与研究。
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