基于差分法的运动目标检测设计

３ 设 计 实现
在本设计 中， 进行差分运算的对象是 ２ ｐ ４ｂ ｐ的 Ｒ Ｂ图 ， Ｇ 这些图其实就是从各种视频流 中获取 的帧图 像． 设计 以 Ａ ｏ ｅＮ Ｔ库为基础实现 ， Ｆｒ ． Ｅ ｇ 用到的库主要是 Ａ ｏ ｅ Ｉａｉ 库 ， Ｆ ｒ ． ｇ ｇ 该库包含了基本 的图像处理类 ； ｇ ｍ ｎ 用到的主要类是 Ｆ ｔ ｓ ， ｉｅ 类 通过实例化这些类 ， ｌｒ 可以很容易地实现视频中运动 目标的检测．
当复 杂 ， 硬件 的要求 也非 常高 ， 以无 法适 用于 实时处 理 ． 分法 则 以其 在硬 件 需求 和 性 能 间 的 良好 平 衡 对 所 差
获得 了最广泛的应用． 因此 ， 本设计将重点介绍基于差分法的运动 目标检测的实现．
２ 各种 图像处理类库的 比较及选择
图像处 理技术 的选 择需要 考 虑性能 和易 用性 的平衡 ． 目前 ， 比较 常见 的 图像处 理 类库 主要 有三 种 ， 别 分
是 ： ｐ ｎ ｖ Ｅ ｕ ｖ与 Ａ ｏｇ ． ｅ． Ｏ ｅ Ｃ ， ｍｇＣ Ｆ ｒｅ Ｎ ｔ
Ｏ ｅＣ 的大多数功能都以 Ｃ风格 函数形式提供 ， ｐｎ ｖ 少部分功能以ｃ ＋ ＋ 类提供 ， 易用性较差． ｍ ｕ ｖ将 Ｅ ｇＣ
收稿 日期 ：０ ２— ２—１ ２１ ０ １ 作者简介 ： 张晓华（ ９５一） 男， １７ ， 河南洛 阳人 ， 讲师 ， 博士研 究生， 主要从事嵌入式 系统的研 究
位、 跟踪 、 报警 与识别 等应 用 ．
Ａ ｏ ｅＮ Ｔ Ｆｒ ． Ｅ 是一个开源 ｃ 框架 ， ｇ 撑 利用它提供的图像和视频框架类可以轻松地实现各种 图像处理算法 ，
并 可进 一步建 立特定 的运 动 目标检测 应用 ．
１ 运动 目标检 测方法对 比
运动 目 标在各个领域都广泛存在 ， 如活动的动物 、 行驶 的运输工具或其他 自然界中普遍存在的运动物体 等， 检测的 目的是在连续视频中将变化 区域从背景中分割 出来． 由于光照、 背景的变化 、 摄像 机的抖动 、 运动 目 的自遮挡和互遮挡等现象的存在 ， 标 给运动 目标的正确检测带来了极大的挑战． 检测和分割运动 目 的正 标
上 ， 两者 略 占优 势 ， 视频开 发 的环境 已经 在 向． ｅ过 渡 ． 前 但 Ｎｔ 考虑 到开 发 的易 用性 和开 发 环境 的需 求 ， 择 选 了开 源 的 Ａ ｏｇ． ｅ图像处 理类库 ． ＦｒｅＮ ｔ Ａ ｏｇ．ｍ ｇ ｇＦｌｒ 定义 了三个 公共 接 口 ： ｈｒＩ Ｐａｅｉｅ 和 Ｉ Ｐａｅａｔｌｉｅ． ６个抽 象类 实 Ｆ ｒ Ｉａｉ ． ｉｅｓ ｅ ｎ ｔ Ｉ ｅ，ｎｌｃＦｈｒ ｉ ｌｃＰｒａ ｈｒ有 ｉ ｆ ｉ ｎ ｉＦ
基 于差 分 法 的运 动 目标 检 测 设 计
张晓华 ， 段美 霞
（ 北水利 水 电学 院 信 息工程 系， 南 郑 州 ４ ０ １ ） 华 河 ５ ０ １
摘 要 ： 绍 了一种 以差分 法实现运动 目标检测的设计 ． 比 了常见 的运动 目标检测 方法和 图 理技 术， 介 对 像处 重点对帧 差
分 法和开 源 Ａ ｏ ｅ Ｎ Ｔ框 架进行 了分析 ， 用 Ａ ｏｇ． Ｅ Ｆｒ ．Ｅ ｇ 利 Ｆ ｒｅＮ Ｔ框架设计 实现 了运动 目标 的检 测功能． 应用表 明， 该设 计 易于使
用与 扩 Biblioteka Baidu ．
关 键 词 ： 动 目标 检 测 ： 分 法 ； Ｆ ｒｅＮ Ｔ 运 差 Ａ ｏｇ． Ｅ
第 ２２年 第 １ ２４ ０ 卷 ３月期 １
然科学版 Ｉ Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ Ｅ Ａ Ｎ Ｔ Ｔ 自 Ｆ Ｅ Ｇ Ｎ Ｅ Ｉ Ｇ Ｏ Ｒ Ａ 河南工程学院学报 （Ｔ Ｏ Ｎ ） Ｅ Ｒ Ｎ ＦＨ Ｎ Ｎ Ｉ Ｓ ＩＵ Ｅ
Ｖ １２ ． ｏ １ ０ ４ Ｎ ． ．
Ｍ ａ ． ０１ｌ ｒ２
中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ３３１
文献标 志码 ： Ａ
文章编号 ：６４— ３ Ｘ（０ ２ ０ — ０ ７— ４ １７ ３０ ２ １ ） １ ０ ６ ０
随着生产生活对智能监控、 人机交互和视觉导航提出的要求 日益提高， 计算机视觉已成为信息技术一个 重要的研究方 向， 目标检测则是计算机视觉的基础和关键技术． 而 目标检测 中， 最活跃的研究分支是基于视 频的运动 目 标检测 ， 目的是从连续视频 帧中检测 出运动的物体 ， 其 然后提供给检测后处理程序用于实现定
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河南工程 学院 学报 （自然科学版）
Ｏ ｅＣ 的绝大部分功能都包装成了． ｅ 类 ， ｐｎ ｖ Ｎ ｔ 结构或者枚举易用性 比较好． Ｆ ｒ ． ｅ是纯粹的． ｅ类库 ， Ａ ｏ ｅＮｔ ｇ Ｎｔ 用起来最为方便 ， 利用该框架可以方便地实现计算机视觉、 图像处理和遗传算法 、 神经网络 的开发． 在性能
现了以上接口， 这些抽象基类 的主要区别在于三个方面 ： 输入 图像和输出图像色彩上 的区别 、 是否在原 图上 进行 图像 处理 以及处 理 区域 为全 图还 是 局部 ． 于 Ｆｌ ｒ 体算 法 的实现 全 部放 在 这些 抽 象 基类 的实 体 子 关 ｉｅ 具 ｔ
类中， 利用 Ａ ｏｇ Ｆｒｅ的 Ｆｌｒ 名空 间 即可设 计 实现运 动 目标 检测 的功 能． ｉｅ命 ｔ
对视 频 中的相邻 帧进 行差 分 比较 ｊ后者 是对 当前 帧和 特定 的背景 帧进 行差 分 比较 ． ， 光流法 利 用 的是 运动 物体 连续 图像 的像 素点 运 动产 生 的瞬 时速 度 场—— 光 流场 ， 方 法可 以在 场景 信 该
息未知的情况下进行运动物体的检测 ， 同时还可精确地进行速度计算 ， 能够用于动态场景． 差分法和光流法原理的不同造成了计算量上的巨大差异． 大多数的光流算法抗噪声的性能很差 ， 计算相
确 与否极 大地 影响着 运动 目标 能否被 正确识 别 、 跟踪 和分类 ， 在计 算机 视觉 中占据着 重要地 位 ． 目前 ， 常用 的运 动 目标 检测 方法有 三种 ：帧差分 法 、 背景差 分法 和光 流法 ］ ．
前两种方法主要用于静态场景和有一定实时性要求的场合 ， 两者都基于差分原理 ， 都通过差分运算来获 得被 比较对象的差异来检测运动对象． 帧差分法和背景差分法的差异主要在于进行比较的对象不 同， 前者是