HoS运动目标分割算法在视频监控中的应用.pdfVIP

微电子学与计算机 2005年第 22卷第 1期 HoS运动 目标分割算法在视频监控中的应用 范欣楠 朱玉文 刘万春 刘建君 (北京理工大学视觉与模式识别实验室 ，北京 100081) 摘 要： 为了提高视频监控中运动 目标分割的速度和准确度，研究并实现了一种基于高阶统计量HOS(Higher OrderStatistics)的分割算法。首先根据 H0S假设检验处理帧差 图，判定像素点是否属于运动区域，阈值通过灰度共 生矩阵获得，考虑 了背景纹理的幔变化。然后，用矩形框聚类法大致确定运动 目标的范围，在该范围内使用形态运 算法和首尾扫描法去除空洞。最后，使用模板相与法获得帧图像的运动 目标模板，从原 图像 中分割运动区域。算法 采用 了由粗到精的分析策略，实验表明，是一种快速稳健的算法。 关t词 ：运动 目标分割，视频监控，高阶统计量．灰度共生矩阵 中圈法分类号：Ⅱ，391 文献标识码 ：A 文章编号：1000-718o(2005)01船 o4 ApplicationofHOSbasedMovingObjectSegmentationAlgorithm in VideoSurveillance FANXin-nan，ZHUYu-wen，LIUWan-ehun，LIUJina-jun (LabofVisionandPatternRecognition，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081) Abstract： Inordertoimprovetheefficiencyofmovingobjectsegmenattioninthevideosurveillance，aH0S(Higher OrderSattistics)basedalgorihtmispropoesdnadimplemented．Firstly，ahigherordersattisticshypohtesistestinginin． ter-framedifferenceisusedtoautomaticallydeterminemovingpixelsinageneralvideosequence． Additionally， hte htreshold isfoundbygraylevelco-occurrencematrixconsideringhtebackgroundtexturechange．Secondly，motionre． sionsareextractde usingama trix-clusterapproach，nadhten，morphologicnadhead-tailSCna mehtodsareusedtofill hteregions．Thirdly，forhtreeconsecutiveframes，htemovingobjecttemplateinhteescondframeCna befoundaccord． ingtohtetemplatesinhtetwointer—framedifferenceimages．Basedonhtistemplate，motionregionsnihtesecond frlLrnecna beesmg ented．，improveshteprocessspede nadresultseffect．Experimentalresultsdemonstratehtathtealso- rihtminhtispaperwhichisusingcoarse-to-finetechniqueiseffectivetosemg entmovingobjectinvidoesequence． Keywords：Movingobjectesmgenattion，Vidoe surveilalnce，HihgerOrderSattistics(HOS)，Graylevelco-ocurrence ma trix 1 引言