一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统技术方案

一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，包括以ＤＳＰ为核心的数字信号处理器、ＣＣＤ摄像机和ＰＣ机，所述图像处理系统执行以下步骤：视频数据的采集；数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对上步骤中的帧序列进行运动目标检测；将上步骤中的检测结果进行去噪和阴影去除；对检测到的运动目标进行跟踪；将处理结果传送并显示给用户，以待处理；其中，所述采用改进的混合高斯背景模型包括下列步骤：对输入的视频帧进行背景模型的初始化，建立背景模型；当前帧跟背景图相减；二值化前景图；进行形态学滤波，去掉噪音；引入加速因子和平滑方程来更新背景模型；将背景转化为图像格式，用以显示。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理
，具体涉及一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，实现对输入的视频信号中异常运动目标进行检测和跟踪。
技术介绍
DSP(Digital Signal Processor)是一种微处理器，处理大量数字信号的器件。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的芯片。由于DSP易于满足图像处理中运算量大、实时性强、数据传输速率高等要求，兼之计算机强大的多媒体交互能力，因而DSP被广泛地应用于图像处理领域。运动目标检测是指从序列图像中将变化区域从背景中分割出来。它是数字图像处理技术的一个主要部分，是计算机视觉、目标识别与跟踪、模式识别、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等研究领域的重点与难点，在交通、国防和工业等领域有着广泛的应用前景。然而，由于天气和光照的变化、背景混乱运动的干扰、运动目标的影子以及摄像机的运动等原因的存在，给运动目标的正确检测带来极大挑战。由于运动目标的正确检测与分割影响着运动目标能否被正确跟踪与分类，因此成为视频监控系统研究中的一项重要的课题。它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，简化图像处理过程，得到所需的运动矢量，从而能够识别与跟踪物体。目前常用的运动目标检测方法有三种：光流法，相邻帧差法，背景减法。本专利技术是针对计算机智能视频监控系统中运动目标检测。一个典型的视频监控系统是用一个静态的摄像机实时监控固定区域，其目的是从静态背景中分割出动态目标，并对其进行分类、跟踪等操作。所以，从视频流中实时分割动态目标是视频监控系统一个基本环节。运动目标检测处于整个计算机智能视频监视系统的最底层，是各种后续高级处理如目标跟踪、目标分类、行为理解的基础。对于静态摄像机，背景建模是解决实时分割动态目标的有效方法。一个有效的背景模型应能克服以下几种在实际应用中常常存在的问题：(1)背景模型的提取：背景图像的获取最简单的方法是在场景没有运动目标的情况下进行，但在某些应用场合无法满足这种要求。(2)背景的扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看作是前景运动目标。(3)外界光线的变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化以及室内开灯、关灯等都会对检测结果产生影响。(4)背景的更新：由于光照或其它条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化。(5)阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样将影响对运动目标的进一步处理和分析。本专利技术总结已有算法的特点的基础上，对其进行改进，最终给出了一个能够适应-->背景场景轻微扰动、克服噪声和环境光照影响的、实时更新的、鲁棒的目标检测系统。在计算机视觉的研究领域里，序列图像运动目标跟踪是一个古老而仍未很好解决的、具有挑战性的重要课题。目标跟踪由于有着广泛的应用和需求，引起了人们的极大关注。它在民用方面的应用主要有工业过程控制，医学研究，工业产品监督，交通监控，图像检索和恢复，基于目标的视频编码、压缩及合成等等。与之相比，多目标跟踪在军事上的应用更加受到各国学者的重视。目标跟踪在军事方面的应用主要有战场监视，军事目标跟踪，海域监视，空中预警等。在不同的应用领域，对运动目标跟踪的要求是不同的。如在基于目标的视频编码和视频合成中，精度是非常重要的；而在视频监控中要求自动实时地跟踪，能够容忍一定的误差。本专利技术是典型视频监控系统中的多运动目标跟踪，目标跟踪的工作是建立在运动目标检测的基础上完成的。
技术实现思路
本专利技术主要应用场合为室外运动目标检测与室内异常行为检测与跟踪。该系统采用了鲁棒的软件编码方法，设计灵活，算法的修改和优化更加方便，使用方便，采用较为灵活的人机操作界面，具有广泛的工程应用范围。实现本专利技术目的的技术方案是：一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，包括以DSP为核心的数字信号处理器、CCD摄像机和PC机，数字信号处理器的一端连接CCD摄像机，另一端连接PC机，所述图像处理系统执行以下步骤：步骤1视频数据的采集：数字信号处理器从摄像头CCD输入的模拟视频信号经模数转换器数字化采集后，传输到指定的内存缓冲空间中，等待处理；步骤2数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对步骤2中的帧序列进行运动目标检测；步骤3将步骤2中的检测结果进行去噪和阴影去除；步骤4在步骤3的基础上对检测到的运动目标进行跟踪；步骤5将处理结果传送并显示给用户，以待处理；其中，所述采用改进的混合高斯背景模型包括下列步骤：步骤21对输入的视频帧进行背景模型的初始化，建立背景模型；步骤22当前帧跟背景图相减；步骤23二值化前景图；步骤24进行形态学滤波，去掉噪音；步骤25引入加速因子和平滑方程来更新背景模型；步骤26将背景转化为图像格式，用以显示。所述步骤21中初始化背景模型，具体包括：对每一个像素建立其一段时间内采样的直方图并对直方图进行滤波处理，通过直方图的一阶差分获取尖峰所在的位置，对每个尖峰所对应高斯分布的参数进行初始化。所述步骤25中背景模型的更新具体包括：定义θx，y，i(t)＝t2为加速因子，其中x，y代表图像中像素点的坐标，t表示位于该位置的像素点落在第i个分布上的持续时间，当新得到的像素和高斯模型中的第j个分-->布匹配时，则第j个分布的权重按如下方程更新：其中α为某一个固定的常数。在背景模型更新过程中引入加速因子和合理性判断，可以加速模型更新的效率，有效解决静止目标发生运动时产生拖影现象。如很长时间没有改变时，只要场景光照有细微变化就被检测出来。对于这个问题，本专利技术采用平滑方程对K个高斯分布进行更新。wt,v,j,n+1=1+wv,j,nα/θx,y,j(t)α/θx,y,j(t)+1]]>fn+1=fn+1ifln≠255fnifln=255]]>ln+1＝255其中wv，k，n，fn，ln分别为n时刻像素x处第n个模型的权值、重现频率和生存时间。附图说明图1视频数据采集流程。图2运动目标检测流程图。图3阴影去除流程图。图4运动目标跟踪流程图。图5是本专利技术实施例图像处理系统执行流程示意图具体实施方式下面结合实施例和附图进行进一步说明。一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，包括以DSP为核心的数字信号处理器、CCD摄像机和PC机，数字信号处理器的一端连接CCD摄像机，另一端连接PC机，图像处理系统执行以下步骤：步骤1视频数据的采集：数字信号处理器从摄像头CCD输入的模拟视频信号经模数转换器数字化采集后，传输到指定的内存缓冲空间中，等待处理；步骤2数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对步骤2中的帧序列进行运动目标检测；步骤3将步骤2中的检测结果进行去噪和阴影去除；步骤4在步骤3的基础上对检测到的运动目标进行跟踪；步骤5将处理结果传送并显示给用户，以待处理。如图1所示，步骤1视频数据的采集流程包括下列步骤：步骤S101通过CCD摄像头开始视频采集；步骤S102打开CCD摄像头；步骤S103将视频数据进行模数转换(A/D)；步骤S104转换好的视频帧数据向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，包括以ＤＳＰ为核心的数字信号处理器、ＣＣＤ摄像机和ＰＣ机，数字信号处理器的一端连接ＣＣＤ摄像机，另一端连接ＰＣ机，图像处理系统执行以下步骤：步骤１视频数据的采集：数字信号处理器从摄像头ＣＣＤ输入的模拟视频信号经模数转换器数字化采集后，传输到指定的内存缓冲空间中，等待处理；步骤２数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对采集到的帧序列进行运动目标检测；步骤３将步骤２中的检测结果进行去噪和阴影去除；步骤４在步骤３的基础上对检测到的运动目标进行跟踪；步骤５将处理结果传送并显示给用户，以待处理；其特征是，所述采用改进的混合高斯背景模型包括下列步骤：步骤２１对输入的视频帧进行背景模型的初始化，建立背景模型；步骤２２当前帧跟背景图相减；步骤２３二值化前景图；步骤２４进行形态学滤波，去掉噪音；步骤２５引入加速因子和平滑方程来更新背景模型；步骤２６将背景转化为图像格式，用以显示。

【技术特征摘要】
1.一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，包括以DSP为核心的数字信号处理器、CCD摄像机和PC机，数字信号处理器的一端连接CCD摄像机，另一端连接PC机，图像处理系统执行以下步骤：步骤1视频数据的采集：数字信号处理器从摄像头CCD输入的模拟视频信号经模数转换器数字化采集后，传输到指定的内存缓冲空间中，等待处理；步骤2数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对采集到的帧序列进行运动目标检测；步骤3将步骤2中的检测结果进行去噪和阴影去除；步骤4在步骤3的基础上对检测到的运动目标进行跟踪；步骤5将处理结果传送并显示给用户，以待处理；其特征是，所述采用改进的混合高斯背景模型包括下列步骤：步骤21对输入的视频帧进行背景模型的初始化，建立背景模型；步骤22当前帧跟背景图相减；步骤23二值化前景图；步骤24进行形态学滤波，去掉噪音；步骤25引入加速因子和平滑方程来更新背景模型；步骤26将背景转化为图像格式，用以显示。2.根据权利要求1所述的鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，其特征是，步骤21中初始化背景模型，具体包括：对每一个像素建立其一段时间内采样的直方图并对直方图进行滤波处理，通过直方图的一阶差分获取尖峰所在的位置，对每个尖峰所对应高斯分布的参数进行初始化。3.根据权利要求1所述的鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，其特征是，步骤25中背景模型的更新具体包括：定义θx，y，i(t)＝t2为加速因子，其中x，y代表图像中像素点的坐标，t表示位于该位置的像素点落在第i个分布上的持续时间，当新得到的像素和高斯模型中的第j个分布匹配时，则第j个分...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋雪桦，陈景驻，陈丽莲，夏鹏，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]