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user: 2. 基于改进运动模板和直方图匹配的视频典型目标检测方法 本文提出了一种基于改进运动模板和直方图匹配的视频典型目标检测方法，利用改进运动模板法检测视频中运动目标的潜在区域，采用HSV直方图匹配法对潜在目标区域进行二次确认，从而检测最终的典型目标区域，该方法有助于提高视频中典型目标检测的精确率。本文的视频典型目标主要包括坦克和装甲车。 2.1. 传统运动模板法 运动模板法由麻省理工学院多媒体实验室的A. Bobick和J. Davis于1996年提出 [ 6 ] ，为了提高该算法对运动目标检测的实时性，J. Davis对该算法进行了改进，并将运动目标的方向信息加入到运动模板算法，从而形成了现在常用的运动模板检测法。运动模板是一种检测运动目标并计算其运动方向的模型，该模型分为运动目标的轮廓图像(silhouette， silh)获取、运动历史图像(Motion History Image， mhi)的构建、计算运动目标的梯度方向和运动目标的分割四部分。 利用运动模板法检测运动目标时，需要获取运动目标的轮廓图像。采用帧差法对相邻两帧的灰度图像进行减法处理，从而获得差分图像，对差分图像进行二值化处理和去噪处理，从而获得运动目标的轮廓图像。 在获得运动目标的轮廓图像后，根据公式(1)对运动目标的轮廓图像进行处理，得到运动目标的运动历史图像。运动历史图像中的像素由运动目标轮廓图像中的像素和轮廓图像滞留时间确定，表示轮廓图像随时间的变化关系，具体的处理方法如公式(1)所示。 (1) 公式(1)中的 t i m e s t a m p 表示当前时间滞留值， d u r a t i o n 表示滞留时间的最大值 [ 7 ] 。当轮廓图像在当前时间滞留值范围内出现时，mhi像素值设为当前时间滞留值；当运动目标轮廓图像未出现或在很长时间前出现过时，mhi像素值设为0。 本文利用运动模板法将mhi图像分割为独立的区域以便于运动目标检测。分割算法具体步骤如下： (1) 扫描mhi图像直到寻找到当前时间滞留范围内的像素点，该像素点为最新当前时间的轮廓区域的边界点； (2) 继续搜索当前时间最新轮廓区域的边界以寻找紧邻当前边界外围的最近运动区域。当发现这样的运动区域时，采用逐级洪水泛滥法分割感兴趣目标的当前位置，逐级洪水泛滥分割算法步骤如下： ① 选取mhi图像中的一点标记作为种子像素点； ② 检测种子像素点的颜色，并对该像素点进行8方向搜索，检测其邻近像素点的颜色是否满足设置的阈值范围，若满足，则将该像素点的颜色填充为种子像素点的颜色值，即合并当前像素点与种子像素点构成连通区域，否则不进行处理； ③ 重复①、②直至mhi图像都被处理； ④ 采用阈值分割法从mhi图像中分割感兴趣的目标，本文统计图像中各像素点的值，并计算图像中各像素点值的均值与方差，将均值与3倍方差之和作为分割阈值； (3) 保存(2)分割的感兴趣目标的当前位置； (4) 重复步骤(2)和(3)，直至找到所有区域。 采用运动模板法得到含有运动方向的运动目标的潜在区域，但是，这些潜在区域中可能没有含有运动目标，因此，为了提高运动目标的检测精确率，本文采用HSV直方图匹配法进一步检测潜在区域是否含有运动目标以降低误检率。 2.2. 直方图匹配法 颜色特征最显著的特点是具有旋转不变性，并且在大小和方向上具有鲁棒性；另外，其处理速度较快，适合应用在对速度要求较高的领域 [ 8 ] 。由于视频帧变化较快，帧与帧之间时间间隔较短，在检测视频运动目标时应采用速度较快的算法，因此，本文利用颜色直方图匹配算法来检测视频运动目标。 常用的颜色直方图匹配算法包括RGB直方图匹配算法、HSV直方图匹配算法。由于RGB颜色空间是由0~255这256个数值表示，不够直观，而且根据RGB数值很难判断该数值所代表的颜色，RGB颜色空间分布不均匀，当2个颜色相近时其R、G、B数值可能相差很大。HSV颜色空间更符合人类感知颜色的色彩空间，其表示方法类似于人类感知颜色的方式，具有很强的感知度 [ 9 ] ，并且其计算相对简单。本文采用HSV颜色空间直方图匹配算法检测视频运动目标，检测结果更符合人眼观测效果。 HSV颜色空间将颜色分为3个独立的空间向量，H表示色彩的基本属性；S表示色彩的纯度，S值越高其色彩越纯；V表示色彩的明亮程度。由于色彩的明亮程度易受光照的影响，在有光照影响的条件下，V的检测值会与真实值相差很大，因此，本文选择使用H、S色彩向量作为直方图匹配算法的基础色彩向量。 由于视频帧为RGB彩色图像，因此，在使用HSV直方图匹配算法时，首先将RGB彩色图像转化为HSV图像，需要分别统计潜在区域的H、S色彩直方图以及目标的H、S色彩直方图。由于典型目标的颜色构成较单一，因此，本文将H的取值范围分成N = 10个区间，S的取值范围分成P = 5个区间，则H分量的每个区间的色度数量为k = 360/N，记作 K 1 ， ⋯ ， K k ，S分量的每个区间的色度数量为m = 1/P，记作 M 1 ， ⋯ ， M m ，分别统计每个区间的色度像素个数，建立颜色直方图，则H、S的色彩空间表示如公式(2)、(3)所示。 H = ( H 1 ， H 2 ， ⋯ ， H 10 ) (2) S = ( S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S 5 ) (3) H、S色彩直方图中每个柱的值可以表示为 H i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) ， S j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) ，每个柱值的计算方法如公式(4)、(5)所示。 H i = ∑ f i ( h ( x ， y ) ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k (4) S j = ∑ f i ( h ( x ， y ) ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (5) 公式(4)、(5)中的 f 函数为分段函数，当像素满足相应的区间时，其值为1，反之则为0。当潜在区域和目标区域的H、S色彩直方图都计算完成后，根据Bhattacharyya距离计算潜在区域和目标区域在H、S色彩空间上的相似度，将H、S色彩空间上的相似度分别与相应权重相乘，得到一个新的相似度值，并根据相似度的大小来判别潜在区域是否含有典型目标，从而检测潜在区域是否含有典型目标。Bhattacharyya距离公式如公式(6)、(7)所示。 D B ( p ， q ) = − ln ( B C ( p ， q ) ) (6) 其中： B C ( p ， q ) = ∑ x ∈ X p ( x ) q ( x ) (7) 公式(6)中的 D B 为Bhattacharyya距离，表示潜在运动目标区域与目标区域的相似性， B C ( p ， q ) 为Bhattacharyya系数，该系数可以用来表示两个样本相对接近的程度，其中 p 和 q 分别表示视频帧图像提取的潜在目标区域和模板图像在HSV色彩空间中 色彩分量上各像素值构成的向量。 2.3. 融合改进运动模板和直方图匹配的视频典型目标检测方法 传统运动模板法是一种常用的运动目标检测算法，利用帧差和二值化法获得运动目标的轮廓，该算法具有帧差法对光线不敏感、能适应各种动态环境的优点 [ 10 ] 。因此，运动模板法常被应用于姿态识别，是一种有效的识别运动目标方法。但该算法在提取运动目标轮廓时会形成空洞现象进而导致提取的目标轮廓不完整，因此，本文在传统运动模板的基础上进行了改进，采用基于三帧差分和自适应阈值法的运动模板来检测运动目标。三帧差分公式如(8)、(9)、(10)所示。 P k ( x ， y ) = | f k ( x ， y ) − f k − 1 ( x ， y ) | (8) R k ( x ， y ) = { 0 ， P k ( x ， y ) < T 3 1 ， P ( x ， y ) ≥ T 3 (9) R k ( x ， y ) = { 1 ， R k ( x ， y ) ∩ R k + 1 ( x ， y ) = 1 0 ， otherwise (10) 公式(8)表示相邻两帧帧间差分的计算公式，公式(8)中 P k ( x ， y ) 表示帧间差分图像， R k ( x ， y ) 表示1二值化图像， T 3 是分割阈值， f k ( x ， y ) 、 f k − 1 ( x ， y ) 分别表示第k帧、k – 1帧视频。 由于分割阈值的选择对运动目标轮廓的提取影响很大，传统方法阈值的选取需要根据视频、背景和运动目标的不同来相应地选择分割阈值。当三者中任何一个因素发生变化，选择的阈值可能就不再适用。为了消除固定分割阈值对提取的运动目标轮廓影响，本文采用自适应阈值方法来设定分割阈值，该方法充分考虑了视频中运动目标的类型、背景等因素，并按照一定的方式自动选取阈值。 本文采用改进的OSTU自适应阈值法进行分割，在设定阈值时首先统计视频帧图像中像素值的中位数、最大像素点值和最小像素点值，根据公式(11)求出初始阈值 T h 0 ，根据初始阈值进行分割，分别计算分割后图像非目标区域和目标区域各像素值的均值 μ 1 、 μ 2 ，根据公式(12)计算分割后两类间的差异度，并判断是否达到迭代数，若达到迭代数，则选择最大 s 值对应的 T h 0 作为分割阈值，否则将 T h 0 增加一个步长，迭代数加1，继续执行迭代，直至达到迭代数。一般设置的迭代数为15，步长值为0.1。阈值选取的具体步骤如下。 1) 设定初始阈值 T h 0 、迭代数 T = 0 及每步阈值增加的步长step，阈值的设定如公式(11)所示； T h 0 = ( median [ P k ( x ， y ) ] + max [ P k ( x ， y ) ] + min [ P k ( x ， y ) ] ) / 4 (11) 公式(11) median函数表示帧差图像各像素点的中位数，max函数表示各像素点的最大值，min函数表示各像素点的最小值。 2) 按照公式(12)计算分割后两类间的差异度； S = ( T h 0 − μ 1 ) ( μ 2 − T h 0 ) ( μ 2 − μ ) 2 (12) 公式(12)中， μ 1 、 μ 2 分别表示分割后两部分对应像素的均值。 3) 检查是否达到迭代数，若达到迭代数则停止迭代，并选取最大的 s 对应的阈值 T h 0 作为分割阈值 ，否则继续执行步骤(4)； 4) 按照公式(13)增加阈值，公式(14)增加迭代数，并重复步骤(2)、(3)； T h 0 = T h 0 + step (13) T = T + 1 (14) 改进后的运动模板提取视频中运动目标轮廓的实验结果如图1所示。由图1可以看到，改进的运动模板法能够较为完整地提取视频中运动目标的轮廓，而且提取的目标轮廓比传统运动模板法提取的目标轮廓较好。传统运动模板法虽然提取了视频中运动目标的轮廓，但是由于视频速度较快，相邻帧背景变换较大，因此，传统运动模板法检测到的目标轮廓存在较多的非运动目标区域，会对后续运动目标潜在区域的检测造成很大影响。本文改进的运动模板法采用三帧差分法和改进的OSTU自适应阈值法提取目标潜在区域，从图(c)、(f)可以看到本文方法可以很好地提取目标的轮廓区域，尤其在复杂背景时，效果更为明显，提取的运动目标轮廓更加清晰，从而有助于提高运动目标检测的精确率。 针对逐级洪水泛滥分割法需要人工选择初始像素点作为种子像素点带来的不便，本文提出了一种直方图阈值法选择种子像素点的逐级洪水泛滥的分割方法，从而提高逐级洪水泛滥分割法的自动化程度。本文首先通过直方图阈值法来选取种子像素点，然后对种子像素点进行8方向搜索并合并像素点颜色处于设定阈值范围内的邻近像素点构成连通域，最后采用阈值分割法从当前背景区域分割感兴趣目标。 由于运动模板法对运动速度较慢的目标不敏感，甚至会丢失运动目标，因此，本文首先利用改进的运动模板法检测运动目标的潜在区域，利用HSV直方图匹配法对潜在区域进行二次确认，提高了运动目标检测的精确率。 颜色直方图描述的是色彩在图像中的分布，具有平移、旋转不变性，对图像中子对象所在的位置和方向的变化不敏感，具有很强的鲁棒性 [ 11 ] 。直方图匹配算法利用图像局部直方图的颜色特征作为衡量标准，对比并计算图像局部区域与运动目标之间的相似度 [ 12 ] ，从而得到图像局部区域与运动目标在颜色特征方面的相似度因子，该因子作为判别图像局部区域是否为运动目标的依据。该方法计算简单，只利用图像中的颜色特征不受运动目标运动速度的影响，具有很高的检测率。但是，该算法容易受到光照影响，在有光照影响时，会极大地降低运动目标检测的准确率。本文提出了一种融合改进运动模板和HSV直方图匹配法的视频典型目标检测方法，该融合方法的流程图如图2所示。 图1. 不同背景下提取的轮廓图像。(a) 原视频帧；(b) 传统运动模板法提取的轮廓图像；(c) 改进的运动模板提取的轮廓图像；(d) 原视频帧；(e) 传统运动模板提取的轮廓图像；(f) 改进后运动模板提取的轮廓图像 图2. 改进的运动模板和直方图匹配的典型目标检测方法流程图 首先读取视频图像，并对视频图像进行三帧差分处理和自适应阈值处理，获取典型目标的潜在轮廓图像，根据公式(1)对潜在轮廓图像进行处理，获取运动目标的历史图像，采用逐级洪水泛滥分割法将运动历史图像分割为子独立区域，从而得到可能包含有运动目标的潜在区域，提取子潜在区域的HSV色彩空间在H、S色彩向量的直方图，根据公式(6)计算子潜在区域与运动目标在H、S色彩向量上的Bhattacharyya距离，并根据公式(15)得到最终的相似度，并根据相似度值，判别子独立区域是否含有运动目标，从而有助于提高运动目标检测的精确率。HSV直方图匹配的阈值越低，表示两幅图像中的目标区域越相似，本文通过查阅大量文献将阈值设为0.2。 { D B = D B H * w 1 + D B S * w 2 w 1 + w 2 = 1 (15)