视频监控中运动目标检测和阴影消除.docx

编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径学海无涯苦作舟页码：视频监控中运动目标检测和阴影消除张起贵1杜永峰1张光伟1（1．太原理工大学信息工程学院山西太原030024）摘要:由于外界环境的复杂性视频监控中检测出的运动目标往往轮廓缺损并伴随阴影和噪声的问题。提出了一种方法用以改善轮廓、消除阴影和噪声。首先利用五帧梯度图像的差分确定运动目标的变化区域再和背景差分法的结果相或获取了运动目标的完整轮廓。分析了阴影在颜色空间的特性用以消除阴影并根据噪声的分布特性去除噪声。处理结果表明处理速度为20ms/帧达到实时性要求获得的运动目标消除了阴影和噪声具有较强的鲁棒性。关键词：运动目标检测；梯度图像；五帧差分法；背景差分法；阴影消除；去噪中图分类号：TN27;TP391ShadoweliminationandmovingObjectDetectionintheVideoSurveillanceZhangQi-gui1DuYong-feng1ZhangGuang-wei1(1..DepartmentofInformationEngineeringTaiyuanUniversityofTechnologyTaiyuan030024China)Abstract:Duetothecomplexityoftheexternalenvironmentmovingtargetdetectedinvideosurveillancetendstopossesscontourdefectsaswellasshadowandnoiseproblems.Itproposedamethodtoimprovetheprofile、eliminatetheshadowandnoise.Firstlyitusedfiveframegradientimagetodeterminethechangedregionofthemovingobjectandthenortheresultsofbackgrounddifferencingmethodtoobtainacompleteoutlineofthemovingtarget.ItanalyzedthecharacteristicsofHSVinthecolorspacesoastoeliminatetheshadow.Andinaccordancewiththedistributioncharacteristicsofnoiseitremovedthenoise.Processedresultsshowthatintheprocessingspeedof20ms/frameitachievesreal-timerequirements.Themovingtargetobtainedeliminatestheshadowandnoiseandhasstrongrobustness.Keywords:movingtargetdetection;gradientimage;fiveframedifferencingmethod;thebackgrounddifferencemethod;shadowelimination;de-noising1引基金项目：国家自然科学基金资助项目三维CT统计重建算法研究（60772102）作者简介：张起贵（1963—）男山西太原人教授研究生导师主要研究方向是数字图像处理。言在视频监控技术中运动目标的有效检测、提取已成为关键技术并且是进行目标跟踪识别等后续处理的基础[1]。常用的方法有:帧间差分法、背景差分法、光流法。帧间差分法基于时间序列图像上图像的差分来检测运动目标对光照等外界干扰不敏感但一般难以获取运动目标的完整轮廓[2]对于非整体运动的对象如非刚体仅用三帧的信息不能对其少量运动的部分进行有效的分割[3]文章采用五帧差分法以获得较好的效果；背景差分法将前景目标从背景中分离出来从而获得运动目标的位置、大小、形状等比较完整的信息但该方法对外界环境变化如光照、外来事件等较为敏感[4]。由于视频监控环境的复杂性获取的图像序列难免受噪声以及其他外来影响直接使用差分图像难以有效提取运动目标。如果在计算图像梯度信息后利用图像梯度不受亮度、噪声影响的特点来提取运动目标则可大大减少这方面的影响。文章将五帧差分