一种基于DWT 通道分离和函数提取的运动目标检测新方法

张秋艳，何明一，毕凯凯

（西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安710072）

近来,智能视频监控[1]成为人们关注的热点之一，它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等诸多技术。而运动目标检测[2]作为智能视频监控中的重要环节也得到学者的持续研究。

智能视频监控中的运动目标检测主要分为3类[3]：光流法、帧间差分法和背景差分法。光流法检测效果较好，但计算耗时难以满足视频监控实时性的要求，且收敛速度依赖于场景、运动形态和噪声。帧间差分法不易受光线变化影响，检测稳定有效，但易出现虚假和空洞目标。背景差分法适合于摄像机静止的情形，需要建立准确的背景模型，优点是检测速度快，但真实场景复杂多变，建立的背景难以自适应的更新。

利用DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)显著降低图像噪声[4]和分层次提取图像信息以及YCbCr空间具有把颜色亮度和色调分量分离的优势[5]，本文在图像小波变换后分别在YCbCr三通道检测目标，再和函数提取法检测[6]的结果融合，实现运动目标检测。

1 原理与方法

本文的运动目标检测方法主要包括视频序列的预处理、背景建立、差值决策、通道分离结果的融合和图像后处理以及DWT通道分离结果和函数提取法结果的融合，其中图像预处理和通道分离为本算法的重点。算法流程图如1所示。

图1 本文算法流程图Fig.1 Frame chart of moving target detection

其检测步骤是：

1)对视频帧进行去噪处理包括直方图均衡和中值滤波；

2)对视频帧进行2级小波变换，提取2层主分量LL2[k]；……