多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)

1、1632浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）第42卷DOI :10. 3785/j. issn. 10082973X. 2008. 09. 030多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)孫志海，朱善安（浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，浙江杭州310027 ）摘要：利用幀間差異積累信息進(jìn)行自適應(yīng)背景建模,采用背景差的方法檢測(cè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象區(qū)域.設(shè)計(jì)了一種變系數(shù)的空域?yàn)V波器，有效地對(duì)背景差圖像進(jìn)行了增強(qiáng)，使獲得的視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象區(qū)域更具有空域連通特性.給岀了一種改進(jìn)的基于 Otsu法的自適應(yīng)閾值化方法，能更準(zhǔn)確地對(duì)背景差圖像進(jìn)行閾值化.采用形態(tài)學(xué)邊界提取技術(shù)對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象輪廓進(jìn)行提取.在獲得視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象輪廓的基礎(chǔ)上，用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)視頻

2、運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行定位，將矩形中心坐標(biāo)視為視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的質(zhì)心坐標(biāo).用基于空間歐氏距離最短的方法對(duì)每個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心進(jìn)行關(guān)聯(lián)跟蹤并繪制軌跡.試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法實(shí)時(shí)有效.關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割；運(yùn)動(dòng)對(duì)象跟蹤；差異積累；空域?yàn)V波；背景更新中圖分類號(hào)：TP391. 41文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：10082973X (2008 ) 0921631 205Real2time segmentation and trackingtechnique of multiplemoving objects in video sequeneeSUN Zhi2hai , ZHU Shan2an(College of Elect

3、 rical Engineering , Zhej iang Universit y, H angz hou 310027 , China)Abstract : Effective background was modeled by accumulative f rame2to2frame differences , and foregro und could be ext racted using backgro und subtract ion operati on. A variable coefficie nt spatial filter was prese n2 ted , whi

4、ch could effectively enhance the background subtraction image and make the foreground region has much more spatial connectivity. An improved Otsu2based segmentation method was presented to accurately threshold the backgro und differe nee image. Morp hological operati on was used in extract ing con t

5、ours of movi ng object s. After getti ng the c on tours of movi ng object s , region grow ing segme ntati on method was applied to locate the foreground region , and the rectangle centre was seenas the mass centre of t he moving object s. Moving object s were tracked using minimal Euclidean distanee

6、 and the motion trajectories were also pain ted. Experime ntal result s showed that p roposed algorit hm was effective and efficie nt.Key words : moving object segmentation ; moving o bject tracking ; difference accumulation ; spatial filte 2 ring ; background update1994-2010 China Academic Journal

7、Electronic Publishing House. All rights reserved. 1632浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）第42卷1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 1632浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）第42卷收稿日期：2007204227.浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）網(wǎng)址：www. journals. zju. edu. cn/ eng作者簡(jiǎn)介：孫志海（1981 -）,男，福建漳州人，博士生，主要從事視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割的研究.E2mail :eeszh 163. com

8、通訊聯(lián)系人:朱善安,男，教授，博導(dǎo).E2mail :zsa cee. zju. edu. cn視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割及跟蹤處于整個(gè)視覺(jué)監(jiān)視系 統(tǒng)的最底層，是各種后續(xù)高級(jí)處理如視頻分析1視頻編碼2、視頻檢索3以及視頻監(jiān)控4等的基礎(chǔ) 運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割是指從視頻流中實(shí)時(shí)提取出運(yùn)動(dòng)對(duì) 象，而運(yùn)動(dòng)對(duì)象跟蹤則是指對(duì)目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)的跟蹤 以確定其運(yùn)動(dòng)軌跡.盡管文獻(xiàn)57報(bào)道了有關(guān)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割的算法，但視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象自動(dòng)分割 的問(wèn)題還沒(méi)完全解決.實(shí)時(shí)自動(dòng)分割視頻語(yǔ)義對(duì)象 的難點(diǎn)有：對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景快速準(zhǔn)確的背景建模；環(huán)境變化及噪聲影響算法的魯棒性；算法通用性差，復(fù)雜 的分割算法滿足不了應(yīng)用的實(shí)時(shí)性要求；多運(yùn)動(dòng)對(duì)象的分割及跟蹤6

9、?7對(duì)分割算法提出了更高的要求 .Bail。等人8從算法實(shí)時(shí)性角度出發(fā)，利用高斯分布特性構(gòu)建自適應(yīng)背景更新模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的分割，此類算法需要估計(jì)鏡頭噪聲或靜止 背景中由噪聲所引起的方差，算法自適應(yīng)程度較不理想.Yang等人9利用視頻像素水平及幀水平特 性有選擇地更新背景模型，然后采用形態(tài)學(xué)后處理 方法對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行分割，該算法對(duì)圖像 RGB顏色空間的三維數(shù)據(jù)均進(jìn)行了處理，當(dāng)視頻窗口變大時(shí)，算法處理速度成倍下降，影響實(shí)時(shí)性.Chen等人10提出了一種采用背景記錄技術(shù)恢 復(fù)背景區(qū)域，結(jié)合背景差和鄰幀差信息分割視頻運(yùn) 動(dòng)對(duì)象的算法，該算法如果沒(méi)有準(zhǔn)確的前景物體分 割，背景記錄技術(shù)得到

10、的背景信息則不可靠，反而影響了下一幀運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割的準(zhǔn)確性.本文結(jié)合實(shí)際視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的特點(diǎn)，針對(duì)實(shí)際拍攝的交通視頻系列，給出了一種多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象 實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)1分割及跟蹤技術(shù)框架多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤的技術(shù)框架如III 圖1所示.主要有5部分：自適應(yīng)背景建模;空域?yàn)V 波、輪廓提??；目標(biāo)定位、質(zhì)心標(biāo)記；運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心關(guān) 聯(lián);軌跡繪制利用每隔一段時(shí)間內(nèi)每個(gè)像素的幀間積累差異 信息自適應(yīng)建立背景模型，利用背景差技術(shù)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)物體區(qū)域；根據(jù)背景差圖像的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種變系數(shù)的空域?yàn)V波器，結(jié)合形態(tài)學(xué)處理的方法對(duì)背景差圖像進(jìn)行空域?yàn)V波并提取出視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象輪 廓;采用區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行定位

11、和質(zhì) 心標(biāo)記；在視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割的基礎(chǔ)上，利用運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心建立視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象幀間向量，并比較運(yùn)動(dòng)對(duì)象的幀間向量模值，對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心進(jìn)行關(guān) 聯(lián)跟蹤及軌跡繪制2視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割2.1自適應(yīng)背景建模設(shè)有M幀視頻序列f （ x，y，t1），f （ x，y，t2），f （x，y，tM），取f （ x，y，t1）為基準(zhǔn)圖像，則一幅 差異積累圖像是由將基準(zhǔn)圖像和視頻序列后續(xù)圖像 進(jìn)行對(duì)比得到的11.當(dāng)基準(zhǔn)圖像和序列中圖像之 間在某個(gè)像素位置上出現(xiàn)一次較小差異就令計(jì)數(shù)器 計(jì)數(shù)一次，這種計(jì)數(shù)器在差異積累圖像每個(gè)像素的 位置上都有一個(gè)當(dāng)?shù)趉幀圖像與基準(zhǔn)圖像相比較前疑提咆Du Dlt D空域?yàn)V波圖1多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象

12、實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)框架Fig. 1 Frame of real2time segmentation and tracking tech 2 nique of multiple moving objects in video sequence時(shí)，差異積累圖像中一個(gè)給定像素的輸入項(xiàng)給出在 此位置上對(duì)應(yīng)的像素與基準(zhǔn)圖像中同一位置的像素 間灰度級(jí)變化的次數(shù)隨著時(shí)間的更新，差異積累 圖像可視為一個(gè)像素值在動(dòng)態(tài)更新的矩陣D（x，y，tk），差異大小是根據(jù)某閾值Tf設(shè)定好的.如取第k- r幀圖像f（x，y，tk-r）為求取差異積累圖像的參 考幀，則當(dāng)前幀f（x，y，tk）與參考幀f（x，y，tk-r） 之間

13、的差異圖像F（x，y，tY ）以及差異積累動(dòng)態(tài)矩陣D（x，y，tk）分別如式（1）、（2） 所示，通過(guò)分析差 異積累動(dòng)態(tài)矩陣來(lái)決定某像素屬于前景或背景：,、f 1;| f （x，y，tk） - f（x，y，tk- r）| > Tf，F(xiàn)（x，y，tY）= o,其他，（1） 廣D（ x，y，tk- i） + 1，F(xiàn)（x，y，tY）= D（x，y，tk） =0，D （x，y，tk- 1） < 入，（2）.0,其他.式（2）表示當(dāng)某位置像素的幀間差異較小時(shí)，使D（ x，y，tk）加1，否則D （ x，y，tk）賦值為0，表示該 像素的幀間差異比較大 ，入記錄每個(gè)像素差異積累1994-201

14、0 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 1634浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)第42卷的深度.設(shè)當(dāng)前背景的更新模型為 B (x , y , tk),則 當(dāng)D(x,y,tk)積累至入值時(shí)(其中入>0),相應(yīng)位置 的背景像素值可根據(jù)式 (3)進(jìn)行自適應(yīng)更新 ，對(duì) D(x,y,tk)為0的點(diǎn)則不更新背景像素值 ，保持原 背景像素值不變.B(x,y,tk) = a ? f (x , y, tk) + (1 - a) ? B (x , y , tk- 1)(3) 式中：系數(shù)a影響著背景緩存平滑濾波

15、的程度及更 新的速度，a取值區(qū)間為0,1.根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，取值在 0.05,0.1區(qū)間時(shí)背景更新效果較好.一般以獲取 的第一幀圖像作為初始背景.2.2變系數(shù)空域?yàn)V波根據(jù)背景差技術(shù)可以快速地區(qū)分前景(視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象)和背景區(qū)域的特點(diǎn)，將當(dāng)前幀f (x,y ,tk)與 更新所得背景B(x,y,tk )相減得背景差圖，記為Bd (x , y , tk) = | f (x , y, tk) - B( x, y ,tk) | . (4) 從試驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，如果直接對(duì)Bd(x,y,tk)進(jìn)行 二值化操作，所獲得的視頻對(duì)象平面大多具有空域 不完整特性，所以需對(duì)背景差圖像進(jìn)行空域?yàn)V波 ， 使視頻對(duì)象平面保持空域連通性.

16、常見(jiàn)空域?yàn)V波器 有均值濾波器、中值濾波器及拉普拉斯濾波器等 ， 但這些濾波器均有其各自的適用場(chǎng)合 ，直接采用某 種濾波器對(duì)背景差圖像進(jìn)行濾波并不一定能獲得理 想的效果.建立在對(duì)以上這幾種濾波器濾波效果分 析的基礎(chǔ)上，本文給出了一種新型的變系數(shù)空域?yàn)V 波器(variable coefficient spatial filter , VCSF)掩 模.考慮有意義掩模的最小尺寸為3 X3,圖2顯示了變系數(shù)空域?yàn)V波器掩模的兩種形式 ，其中w為待 整定的系數(shù)，取值為w >1,當(dāng)w = 1時(shí)，該濾波器 即還原為常規(guī)的均值濾波器.JiL工99w99flhi'酉kF99T圖23 X3變系數(shù)空域?yàn)V

17、波器掩模Fig. 2 Mask of 3 X3 variable coefficient spatial filter給出的這種變系數(shù)空域?yàn)V波器，建立在均值濾 波器濾波原理的基礎(chǔ)上，調(diào)整掩模系數(shù)，以適應(yīng)對(duì) 不同圖像的增強(qiáng).該濾波器可以理解為均值濾波器 和變斜率灰度線性算子先后聯(lián)合操作的過(guò)程，即經(jīng)過(guò)變系數(shù)空域?yàn)V波器增強(qiáng)的圖像，不但帶有均值濾 波器的平滑效果，而且還具有局部區(qū)域的灰度增強(qiáng) 特性.從試驗(yàn)的效果來(lái)看，給出的這種濾波器掩模形式很適用于對(duì)背景差圖像的濾波.在使用濾波器之前需先整定w值，這里w的整定可采用兩種方法：一是直接觀察對(duì)應(yīng)系數(shù)濾波 圖像閾值化后的效果；二是根據(jù)最大類間方差的原 理，比

18、較不同w系數(shù)下濾波圖像在特定閾值下的類 間方差12,從而整定w值.圖3為對(duì)MA TLAB提供的Viptraffic視頻測(cè) 試序列(160 X120 , 15幀/s)的第68幀圖像采用不 同空域?yàn)V波器及閾值化后的效果示意圖.為了更有效地進(jìn)行比較，所選擇的視頻幀里含有一輛黑色的 車輛，其與背景的對(duì)比度明顯不如視窗里的白色車 輛從圖3(d)可以看出，直接對(duì)第68幀的背景差 圖像進(jìn)行閾值化，其運(yùn)動(dòng)對(duì)象平面內(nèi)部存在比較多 的空洞，特別是黑色車輛，這將直接影響視頻運(yùn)動(dòng) 對(duì)象下一步的分割定位；在圖3(e)中，由于均值濾 波器的平滑效果，視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象即三輛小車的內(nèi)部 空洞面積相比圖3(d)有所減小；從圖3(f

19、)可看出復(fù) 合拉普拉斯濾波操作不但沒(méi)有減少空洞區(qū)域，反而增加了背景差圖像的高頻分量；圖3(g)則為采用VCSF濾波器的效果，其視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的空域連通 性對(duì)進(jìn)一步分割定位非常有利.圖4給出了對(duì)Vipt raffic視頻測(cè)試序列第 68幀 背景差圖像采用變系數(shù)空域?yàn)V波器時(shí)，不同系數(shù)值及其對(duì)應(yīng)的最大類間方差比值 曲線.圖4中當(dāng)go求廈哦thHY誥植劃w)廿氐書(shū)閾値化 2均值濾彼If) 4'f.if拉斯腮謹(jǐn)VCSFfifi波團(tuán) 第林 幀不同方式濾遞及闌憤代效果示竄圖Fig, 3 rjiffcrmi fiberinji 界rwl ihn?啊huhL resullH of frame 68 ih圖

20、4 不同垂散值及所對(duì)應(yīng)巔大類間方茸比値曲壤卜 |真，4 I hffrrrnC vcm FfifiL'trl nnd Ks corri sjHiriding 耳Imum vhrinnec r.：Lia curvesw/9 = 0. 21時(shí)的濾波效果如圖3(g)所示，但當(dāng) w/9 >0.22時(shí),會(huì)造成過(guò)分割問(wèn)題,即分割結(jié)果出 現(xiàn)大面積的前景區(qū)域而造成誤分割.2.3自適應(yīng)閾值化及輪廓提取對(duì)經(jīng)過(guò)空域?yàn)V波后的背景差圖像采用自適應(yīng)閾 值算法，即可快速地分割出視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象.基于Otsu閾值化算法的原理 '，在分析常規(guī)Otsu法當(dāng) 分割目標(biāo)與背景灰度差異不明顯時(shí)，會(huì)造成誤分割的基礎(chǔ)上，提

21、出了一種增強(qiáng)的Otsu法，常規(guī)Otsu法的原理可參閱文獻(xiàn)12.設(shè)由常規(guī)Otsu法求得的當(dāng)前濾波后背景差幀 的最優(yōu)二值化閾值為To k ,定義增強(qiáng)的Ot su法最優(yōu)二值化閾值為 Tk,則Tk可表示為ToA Tok < £ ? ToA ;Tk=”，(5)I Tok,其他.式中：2T°k = arg 罔?為(° ( Tki),Toa = k£Tk/B;B = k- 1 ,B > 1 ,即Toa為前k- 1個(gè)Tk值的非零最優(yōu)二值化閾值的 均值，當(dāng)B =0時(shí)，Toa需設(shè)為適當(dāng)?shù)某跏奸撝?#163;為一個(gè)權(quán)系數(shù)，經(jīng)驗(yàn)值區(qū)間為0.5,1.圖3(d)(g)

22、所示的二值圖均為采用該閾值化方法的效果對(duì)閾值化后的圖像采用適當(dāng)?shù)男螒B(tài)學(xué)腐蝕及膨 脹操作，可以使視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象平面更具有空域連通 性.再結(jié)合形態(tài)學(xué)邊界提取的方法，即可提取出視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的輪廓.輪廓提取算法描述如下：設(shè)閾值化后的二值圖像可表示為集合F,集合F運(yùn)動(dòng)對(duì)象的輪廓表示為 B( F),則B( F)可先由B 對(duì)F腐蝕，然后用F減去腐蝕得到，見(jiàn)式(6):3( F) = F- ( FB) ,(6)式中：B是一個(gè)適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素，為腐蝕算子. 2.4目標(biāo)定位及質(zhì)心標(biāo)記有點(diǎn)類似分水嶺思想的區(qū)域生長(zhǎng)法是一種圖像 分割算法，其基本原理是將有相似性質(zhì)的像素集合 起來(lái)構(gòu)成區(qū)域.具體地講，是先對(duì)每個(gè)需要分割的 區(qū)域

23、找一個(gè)種子像素作為生長(zhǎng)的起點(diǎn)，然后將種子像素周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像 素合并到種子像素所在的區(qū)域中.運(yùn)動(dòng)對(duì)象定位就是用包含運(yùn)動(dòng)對(duì)象的最小矩形框?qū)?duì)象框起來(lái).確定對(duì)象的位置，即將一幅圖像分割成為有意義的區(qū) 域，并確定區(qū)域間的坐標(biāo)關(guān)系及位置.基于區(qū)域生 長(zhǎng)法的原理，采用兩步區(qū)域生長(zhǎng)法的迭代思想，實(shí)現(xiàn)了視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的準(zhǔn)確分割定位.設(shè)第i個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象外接矩形框4個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)分別表示為 (xq , ye)、( xi0 , yi1) > ( xi1 , yQ)、x” , yi1),記第i個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的質(zhì)心為(xi ,yi).為保證算法的實(shí)時(shí)性，直接將運(yùn)動(dòng)對(duì)象外接矩形的中心標(biāo) 記為運(yùn)動(dòng)對(duì)

24、象的質(zhì)心，運(yùn)動(dòng)對(duì)象外接矩形坐標(biāo)示意 圖和質(zhì)心表達(dá)式分別如圖5和式(7) 所示.圖5運(yùn)動(dòng)對(duì)象外接矩形坐標(biāo)示意圖Fig. 5 Coordinates of enclosing rectangle of moving objects3視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象跟蹤，屮 I 'l>''|i'Af目標(biāo)跟蹤算法常常用卡爾曼濾波器作為目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)器，粒子濾波器、Mean Shift及基于Snake 的跟蹤算法等逐步被用于運(yùn)動(dòng)對(duì)象跟蹤.然而，這幾種跟蹤方法需要大量的運(yùn)算，特別是在應(yīng)用于多 目標(biāo)跟蹤時(shí)，不利于實(shí)時(shí)處理；受制于算法的數(shù)學(xué) 特性，這些算法也較難移植或應(yīng)用到嵌入式領(lǐng)域.建立在分

25、割的基礎(chǔ)上，根據(jù)待測(cè)試視頻序列的特點(diǎn)，從算法實(shí)時(shí)性角度出發(fā)，采用空間歐氏距離最 短的方法，判斷鄰幀運(yùn)動(dòng)對(duì)象是否為同一對(duì)象，進(jìn)而完成時(shí)域視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的關(guān)聯(lián)跟蹤.跟蹤算法描述如下：在多數(shù)情況下，視頻序列第k幀與第k - 1幀 中同一視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心的歐氏距離最短，根據(jù)該特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的跟蹤.設(shè)當(dāng)前視頻幀為 第k幀，并含有N k個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象，記Z (k)= (zix,ziy)為第k幀第i個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的質(zhì)心坐標(biāo)向量，其中i =1 ,2,Nk.如果第k- 1幀中含有Nk- 1個(gè) 視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象，則第k幀中的某個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì) 心Zi (k)與第k- 1幀中Nk-1個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心 間最短的歐氏距

26、離dijmin可表示為式(8),其中j =1 ,2,N:du min = arg jmin II Zi (k) - Zj (k- 1) II ,(8)則dijmin所對(duì)應(yīng)的第k - 1幀Nk-1個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象中 的第j個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心向量Zj ( k - 1)與Zi (k)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)第k幀視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象i質(zhì)心坐標(biāo)的跟 蹤關(guān)聯(lián).當(dāng)Zi(k)中的i從1變化到N k時(shí)，即可在 第k- 1幀的Nk-1個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象中找到相應(yīng)的關(guān)1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第9期孫志

27、海，等：多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)1635聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)兩幀之間同一視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的跟蹤.這里還需要考慮當(dāng)N k大于、小于和等于N k- i的情況.如果假設(shè)每幀只有一個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)入 或離開(kāi)視頻窗口 ，則當(dāng)Nk等于(Nk-i+1)時(shí)，說(shuō)明 第k幀有新對(duì)象進(jìn)入;當(dāng)Nk等于(Nk- i - 1)時(shí)，說(shuō) 明第k幀有老對(duì)象離開(kāi)；當(dāng)Nk等于Nk-i時(shí)，說(shuō)明 第k幀沒(méi)有運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)入或離開(kāi).這3種情況在算 法實(shí)現(xiàn)時(shí)需分別進(jìn)行考慮，以自動(dòng)地創(chuàng)建、釋放及保持跟蹤器資源，保證每個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象均有對(duì)應(yīng) 的跟蹤器，從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)地對(duì)每個(gè)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象 進(jìn)行跟蹤.視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象，分別標(biāo)記為 A、B、C、D、E、F、G

28、、H, 實(shí)際運(yùn)動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡是一系列點(diǎn)，為了更直觀，程序里面設(shè)計(jì)了兩點(diǎn)之間的線連接；圖6(f)即第81幀里面的A、B、C、D、E為第68幀的相應(yīng)視頻 運(yùn)動(dòng)對(duì)象,I、J則為新進(jìn)入窗口的運(yùn)動(dòng)對(duì)象，而第68幀里的H和F已在第81幀之前離開(kāi)了視頻窗口 .圖 7示意了 Highway第110160幀之間視頻對(duì)象的運(yùn) 動(dòng)軌跡.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 車車犒20-1弭】蜩 車輛 4( 110-127) *HO- IS3) HOdOO)為測(cè)試算法的實(shí)際分割及跟蹤效果，采用VC+ + 6. 0 開(kāi)發(fā)環(huán)境,在 Windows XP SP2、CPU 為 Celeron 2. 4 GHz ,內(nèi)存為 512 MB的PC機(jī)上

29、對(duì) Highway (320 X240 , 15幀/ s)的500幀視頻測(cè)試序 列進(jìn)行了分割及跟蹤試驗(yàn)，視頻序列來(lái)源于ht2圖7 Highway第110160幀之間視頻對(duì)象運(yùn)動(dòng)軌跡Fig. 7 Trochoid of video moving objects betweenframe110 and frame 160 in Highway sequencetp :/ / cvrr. ucsd. edu/aton/ shadow ,每幀處理的平 均耗時(shí)為46. 6 ms ,即每秒可以處理24. 5幀，完全 可以滿足實(shí)時(shí)處理的要求，圖6是對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象即車輛的分割及跟蹤效果.圖6(c)、(d)為提

30、取出來(lái) 的視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象輪廓，圖6(e)、(f)為對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì) 象的定位、跟蹤及軌跡繪制的效果.圖6(e)有8個(gè)(鮎第砧慟奴度圖(帕聲期袖黨度圖4討第陰袖運(yùn)助對(duì)象輪邯(川幕和込動(dòng)對(duì)繰輪耶1J1第佔(zhàn)愉運(yùn)諭對(duì)象 (0淞嗽運(yùn)動(dòng)對(duì)啟給出了一種多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤方 案.該方案在背景建模方面采用的是差異積累的方 法，建立的背景模型自適應(yīng)程度高，且算法易于實(shí)現(xiàn).該方案中給出的變系數(shù)空域?yàn)V波器，在調(diào)整好合適系數(shù)的條件下，可以較好地對(duì)背景差圖像進(jìn)行 增強(qiáng)，以獲得空域連通特性更好的視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象平 面.在閾值化問(wèn)題上，考慮到當(dāng)分割目標(biāo)與背景灰 度差異不明顯時(shí)，會(huì)造成誤分割的情況，提出了一種增強(qiáng)的閾值化方法.

31、建立在分割的基礎(chǔ)上，利用 空間歐氏距離最短的方法對(duì)視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象質(zhì)心進(jìn)行 關(guān)聯(lián)跟蹤及軌跡繪制，該跟蹤方法不適用于運(yùn)動(dòng)對(duì) 象質(zhì)心距離很近的情況.在整個(gè)方案中沒(méi)有對(duì)陰影 存在的情況進(jìn)行考慮，故該方案比較適用于陰影影 響較小的場(chǎng)合.可用于如車輛的運(yùn)動(dòng)跟蹤、車流統(tǒng) 計(jì)及交通控制等方面的應(yīng)用.總之，該算法實(shí)現(xiàn)容 易、具有良好的實(shí)時(shí)性，特別適用于大小適中的剛 性視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象的檢測(cè)和跟蹤.參考文獻(xiàn)(References):1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第9期孫志海，等：多視頻

32、運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)16351994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 第9期孫志海，等：多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤技術(shù)1635圖6多視頻運(yùn)動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)分割及跟蹤效果示意圖Fig. 6Real2time segmentation and tracking technique ofmultiple moving objects in video sequence1 FORESTI G L. Object recognition and tracking for remo

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