运动目标检测--基于直方图匹配的鬼影消除

一、概述

目标检测得到的结果是前景目标，而前景目标一般都包括运动目标及其投射阴影和鬼影。由于阴影跟随运动目标同时运动，所以没有区分运动目标及其投影阴影，统一判断为运动目标，同时，鬼影检测只对前景目标像素进行处理。

利用混合高斯模型对背景建模，使用背景差方法获得前景目标。任意选取的视频序列Flat进行运动目标检测实验，前景目标中出现了鬼影。如图5.2 所示，取视频序列中第191帧图像，前景图像中左边前景块是运动目标块，右边是运动目标产生的鬼影块。



首先，把彼此相连的前景目标像素点连接成前景块，记为FBi；然后，运用数学形态学中 5×5 结构单元对 FBi，进行一次膨胀和腐蚀分别得到膨胀块 d_FBi 和腐蚀块 e_FBi；而前景块外边缘区域 i_Edgei = FBi - e_FBi 而前景快外边缘区域 o_Edgei = d_FBi - FBi。

二、帧间前景块的内边缘区域分析

当前图像运动目标边缘像素分布相对于前 k 帧图像(本文取 k=6 )对应位置像素分布具有较大的差异，而鬼影块边缘像素分布的差异较小。如图2所示，用直方图衡量边缘区域的像素分布。从图2可知：运动目标块边缘区域的直方图相差较大，而鬼影块边缘区域直方图几乎相同。为了区分运动目标块和鬼影块，对于当前图像前景块边缘区域和前帧图像对应位置处的像素分布差异，本文用直方图匹配程度和平均变化率大小来表征这种差异。



1、直方图匹配

假设当前图像检测到 i 个前景块，EdgeHist表示 i_Edgei 的直方图，c_EdgeHisti表示i_Edgei在当前图像中直方图，f_EdgeHisti表示在 k 帧图像中直方图（本文取k = 6）。则检测鬼影的判决为：



其中，Match表示两个直方图匹配的程度，T1是阈值（经验阈值为0.9）。鬼影块匹配程度很高，而运动目标块匹配较低。

2、平均变化率计算

平均变化率是指 i_Edgei，在当前和前帧图像之间像素值变化大于阈值的像素个数与 i_Edgei 像素总数之比。Ic(x，y)当前图像表示像素值，If(x，y)表示前 k 帧图像像素值。对于 i_Edgei：



其中，Counti(x , y) 对满足 |Ic - If | > T2 的像素点计数，T2为像素值之差的阈值（经验阈值为25）。



其中，Sumi 表示 i_Edgei 像素总数，分式表示平均变化率，T3为阈值（经验阈值为0.1）。

三、前景块的内外边缘区域分析

在当前图像中，对于运动目标块，i_Edgei 像素分布是运动目标的像素分布，o_Edgei 是运动目标周围背景的像素分布，二者具有较大的差异；对于鬼影块，i_Edgei 和 o_Edegi 是相邻近的背景像素分布，二者差异较小。如图5.4：



i_EdegeHisti 表示 i_Edegei 的直方图，o_EdegeHisti 表示 o_Edegei的直方图。则可到：



其中，Match 表示两个直方图匹配的程度(具体由2.8、2.9 或 2.10 式实现)，T4 为阈值(经验阈值为 0.9 )，鬼影块匹配程度很高，而运动目标块匹配较低。

由(5.3)、(5.5)和(5.6)可得鬼影检测判决式：



另外，对于背景中遗留物体，可以认为背景中停止运动的人或其他运动目标和被遗留的物品一样也是遗留物体，它们都是静止的，和鬼影一样，它们边缘在当前与前k帧图像之间的直方图差异是很小的。但是它们内外边缘区域直方图的差异较大。则可以利用下式检测遗留物体：