安防视频监控图像处理的技术与方法

　　目标轨迹探测的帧差分析

　　由上可知，帧差法，即连续视频帧相减法，只是取出了目标的大致区域和范围，目标到底是什么、目标的准确形状等信息，并没有求出。这时，可利用图像分割与描述等来进一步处理与识别。下面分析目标轨迹探测的帧差探测方法。

　　帧差法目标运动轨迹探测分析：通过连续图像相减，可以得到前后帧图像的差别，从而得到目标运动信息。在比较好的情况下，背景差别很小而目标差别较大，可以用“质心”求出目标的位置，从而求出目标的运动轨迹。

　　设相邻两帧图像相减后的图像矩阵为p(m,n),m=0,1,…,M-1,n=0,1,…,N-1，则图像质心位置是

　　中可以看出，求和是对整个图像范围内进行的。当背景为零时，该图像的质心与目标的质心是相同的。因此，求出整个图像的质心，就求出了目标的质心。但在实践应用中，却要复杂得多。首先是背景不为零，则图像的质心与目标的质心不重合。要求出目标的质心，必须先求出目标图像的边界范围。在实时系统中，没有太多时间先求边界，因为求边界和目标判别需要很复杂的运算，所以先求出目标边界范围的方法在许多场合下并不可取。

　　在这里，第一步是先对相减后的图像进行一定的统计，把低于某个阈值的像点，取为0，这样可以大大减少背景的影响。但某些高频背景区域难以去掉，虽然人脑可以很快地发现，但计算机不容易实现。上面方法可对单一目标的轨迹进行一定探测，但对多个目标，就不合适了。

　　第二步是把图像分区，求出每个区域的质心和质量。经过阈值过滤后，背景区基本可以去掉，显示出多个目标区域的质心变化，从而显示多个目标的运动轨迹。该方法大大改善了目视效果，但是它给出的是一群数据，不能直接应用于绘出运动轨迹和反馈控制。

　　第三步是对上面的局部质心进行分类和组合，把相邻的子块连通成一组，求出该组的质心，从而得到一个目标的质心。从物理上讲，多个目标在空间上是分开的，那么他们所占的局部质心在空间也是分开的，这样就求出了各个目标各自的质心。

　　把M×N的图像分为Mb×Nb个子块，依次求出(u,v)位置子块的质心位置坐标Xb(u,v)，Yb(u,v)和质量Gb(u,v)。设Sb(u,v)是(u,v)位置子块的群组属性值，以子块的平均质量为依据，设定阈值G0，对Sb(u,v)进行分类。当Gb(u,v)小于阈值时，Gb(u,v)和Sb(u,v)置为0，否则给Sb(u,v)分配一个不相重的非0值。进行上述处理后，质量不为0的相邻子块取相同的群组属性值。那么群组属性值相同的子块属于同一群组。最后，以群组为单位，求出该群组内子块的合并质心位置坐标和平均质量，就是每个目标的位置和质量。少数背景变化大的背景区域也可能是一个群组，但是与运动目标的行为有较大的差别，可以通过其他参数剔除。其过程如图5所示。

　　运动目标轨迹自动探测与目标和背景的运动分析：当背景不动，单个目标移动时，这时帧相减就能很好地探测出目标。用整体质心和局部综合求质心，都能得到很好的运动轨迹，如图6所示。

　　当背景移动，单目标移动和转动时，这时背景有较大的噪声，因此有较大的质量，只用图像整体质心法不能得到目标的正确位置。在图7中，只能基本上探测出目标的运动趋势，不能探测出目标的正确位置。用局部质心综合法，可以正确地探测出目标的位置和运动轨迹。

　　当目标和多目标背景以不同的速度和方向移动时，这时背景图像上有多个目标的差别图像，同时还有背景的噪声。从图8中的局部质心图可以看出，许多块有较大的质量，而且分布在多个区域，所以整体质心法不仅不能探测出目标的正确性位置和运动趋势，更无法正确探测出多个目标的情况了。局部质心综合法能够区别多个目标，也能探测出各个目标的位置和运动轨迹。在图上可以看出，特别明显的背景运动轨迹也被描绘出来了。

　　当目标和背景运动速度相同时，这时目标和背景合成了一幅图像。通过相减方法，并不能有效地发现目标，因为难以把背景和目标分离。图像整体质心法得到的信息很少，因为背景的质心变化很少。局部质心法可以探测出图像高频边缘移动的位置，但看不出什么趋势。局部质心综合法可以探测出图像高频边缘移动的方向和位置，提供了更多的有价值的信息。

　　此外，还有基于图像块的二维运动估算的方法。这种基于块的运动估算和补偿是运动分析最通用的算法。即它把帧图像分成一定大小的图像块，认为每个图像块具有一个唯一的运动向量(即运动的方向和距离)。这样，也就可通过对图像块的运动分析，找出前后帧的图像各部分的对应关系。

　　结束语

　　以上简要地介绍了视频图像及其处理的基本概念，以及视频图像处理的基本技术与方法，可供安防科技人员借鉴与参考。欲了解详情，可参阅电子工业出版社出版的《光电信息实用技术》与《光电图像处理》，本人也欢迎咨询与讨论。

    【作者单位：武汉乐通光电有限公司高新技术研究所】

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