孙国庆,侯忠生

(青岛大学自动化学院,山东青岛 266071)

1 引言

随着集成电路和多媒体技术的发展,人们通过相机采集到大量的视频数据,为计算机视觉的研究与发展提供了丰富的数据集.在计算机视觉领域,视频序列中的运动目标检测[1-2]是一项重要研究课题.运动目标检测是通过分析视频序列图像,提取场景中的运动目标,是进行目标跟踪[3]、行为识别[4]和异常检测[5]等后续更高级处理的关键步骤.背景减除[6-7]是应用于运动目标检测的有效方法.只要得到视频序列中稳定的背景图像,将视频序列中的原图像与背景图像做差分运算,即可得到前景运动目标图像.

2012年召开的IEEE CVPR’2012国际会议上对近年来运动目标检测的研究成果进行了评价并总结成文[8].同时IEEE CVPR’2012提供了7类公共视频数据集,每类数据集又包含不同场景下采集到的视频序列.IEEE CVPR’2014将公共视频数据集由7类增加到11类[9].根据采集视频序列的相机与被监控场景是否有相对运动,该数据集分为静态背景和动态背景两类.在11类公共视频数据集中,其动态背景包含相机抖动、相机旋转和相机缩放3种不同场景.现实世界中由于自然风或地面震动等原因造成相机抖动是一种常见现象.相机抖动会造成整幅图像发生偏移,从而导致现有大多数背景减除法处理效果不理想.同时视频背景图像也会因天气、光照、传输噪声等影响发生不确定性的变化,这也会给背景图像的提取增加困难.为了克服……