基于改进的背景差分的运动目标实时检测算法-论文.pdf

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1、CN43—1258／TP计算机工程与科学第36卷第7期2014年7月ISSN1007—130XComputerEngineering8LScienceVo1．36，No．7，Ju1．2O14文章编号：1007—130X(2014)07—1352—05基于改进的背景差分的运动目标实时检测算法徐蔚鸿，严金果(长沙理工大学计算机与通信工程学院，湖南长沙410114)摘要：针对传统混合高斯建模算法计算量过大与目标轮廓清晰度小的问题，提出了一种新的运动目标实时检测算法。该算法引入三帧差分的方法，提高了检测目标轮廓的清晰度；通过HSI混合高斯建模前进行分块处

2、理有效减小了计算量，因此算法的实时性有了明显的改善；并利用逻辑运算融合三帧差分与HSI混合高斯模型进行高效的背景提取；最后运用数学形态学方法进一步优化检测结果。实验结果表明，相比混合高斯模型经典算法，该算法能更快速、更准确地检测出智能监控视频序列中的运动目标，并且目标轮廓清晰度也有明显的改善。关键词：运动目标实时检测；分块处理；HSI混合高斯模型；三帧差分；目标轮廓清晰度中图分类号：TP391．41文献标志码：Adoi：10．3969／i．issn．1007—13OX．2014．07．024Movingobjectsreal__timedetec

3、tionalgorithmbasedontheimprovedbackgroundsubtractionXUWei—hong，YANJin—guo(CollegeofComputer8LCommunicationEngineering．ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410114，China)Abstract：ThetraditionalmixtureGaussianmodelsrequiremuchcomputationandhavelittleclarityofob—jects

4、’contours．Therefore，anewmovingobjectsreal-timedetectionalgorithmisproposed．Firstly，thethree-frame-differencingmethodisintroducedinthealgorithminordertoimprovethecontours’clarityofdetectionobjects．Secondly，thecomputationisreducedbyblockprocessingintheGaussianmixturemodelsonHSI

5、，SOthereal—timeperformanceofthealgorithmisimproved．Thirdly，thethree-frame-differencingmethodandthea—daptiveGaussianmixturemodelonHSIaremergedbylogiccomputationSOastoextractbackgroundefficiently．Finally，thedetectionresultisoptimizedfurtherbythemathematicalmorphology．Theexperim

6、entalresultsshowthenewalgorithmcandetectthemovingobjectsinthesurveillancevideosequencesfasterandmoreaccu—ratelythantheclassicmixtureGaussianmodelsandimprovetheclarityofobjects’contours．Keywords：movingobjectreal—timedetection；blockprocessing；GaussianmixturemodelonHSI；three—fra

7、me—differencing；clarityofobjects’contours效果将直接影响后续工作的准确性。运动目标实时引言检测是指在视频序列中实时地抽取出与背景存在相对运动的前景目标，为以后的目标识别做准备。智能视频监控系统研究的主要内容是对监控视在实际应用中，由于场景多样性、准确性以及频中运动的人和物进行检测、跟踪与识别等。而对运实时性对运动目标检测效果的影响，近年来国内外动目标的实时检测是其他一切工作的必要前提，检测学者对此做了深入的研究。目前，运动目标检测常收稿日期：2O13-0卜17；修回日期：20140427基金项目：教育部重点

8、科研资助项目(208098)；湖南省科技计划资助项目(2012FJ30052)通信地址：410114湖南省长沙市长沙理工大学计算机与通信