边缘检测与混合高斯模型相融合的运动目标检测算法*

2011-07-28潘欣艳徐荣青崔媛媛王玉杰王斌斌

网络安全与数据管理 2011年23期

潘欣艳，徐荣青，崔媛媛，王玉杰，关丽，王斌斌

(南京邮电大学光电工程学院，江苏南京 210046)

在智能视频监控和运动分析应用中，一个基础而又关键的任务是从视频序列中实时地检测出运动目标。视频运动目标检测的主要目的是从视频序列中提取出运动目标并获得其特征信息，如颜色和轮廓等[1]。目前运动目标检测算法主要有光流法、背景差分法和帧差分法等。其中，背景差分法是目前研究最多、应用最广泛的一种方法[2]。混合高斯模型鲁棒性比较高，能够较好地处理规律变化的动态背景，但是它对突发事件(如光照突变)的响应速度比较慢，容易受到背景噪声干扰的影响，从而造成无法正确地提取运动目标。近年来，一些研究人员对高斯模型法提出了改进方法，效果仍不理想。本文提出了一种融合混合高斯模型和边缘检测的运动目标检测算法。该算法首先对混合高斯背景模型的更新机制进行了改进，并对模型加入了帧间处理使其可以适应突变，得到初步的运动目标；再结合Canny边缘检测算子和金字塔运算得到运动目标轮廓，经过填充、形态学处理后再次得到运动目标图像，将两次得到的运动目标作“与运算”，提取出最终的运动目标。实验结果表明，本文提出的算法可以较好地提取运动目标轮廓，有效抑制阴影与噪声的影响，并能适应突变情况。