融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋检测
融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋检测
摘 要： 提出了一种快速检测方法。以动态传送带与物料袋为研究对象，用改进的五帧差分法提取运动物料袋图像，同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新；采用中间帧图像与背景图像做差，将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学&与&运算；当帧数满足给定条件时，表明该帧为完整物料袋图像，保存帧图像，并对不满足该条件的相邻帧图像通过加运算补偿。实验结果表明，该方法可以得到准确、快
摘 要： 提出了一种快速检测方法。以动态传送带与物料袋为研究对象，用改进的提取运动物料袋图像，同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新；采用中间帧图像与背景图像做差，将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学&与&运算；当帧数满足给定条件时，表明该帧为完整物料袋图像，保存帧图像，并对不满足该条件的相邻帧图像通过加运算补偿。实验结果表明，该方法可以得到准确、快速的检测结果，并且对环境变化具有较强的鲁棒性。关键词：五帧差分法；；；物料袋检测 随着机器视觉技术的发展，其应用受到越来越多的关注,如研究人员应用计算机视觉技术对苹果[1]、葡萄[2]、西红柿等蔬菜[3]水果进行检测和分类，对棒材、烟支等静态目标进行检测与计数。而用于对行人[4-6]、车辆等动态目标的检测方法主要有帧差法、背景减法、光流法。其中帧差法是基于多帧图像的相关性而提出的方法，通过将相邻两帧或者多帧的灰度值做差，当差值很小时，则标记为背景，反之，则被认为是运动目标，该方法具有算法简单、对光照与环境变化具有适应性等特点。背景减法将序列图像当前帧与背景图像做差，当差值很小时，被认为是背景区域，相反则被标记为目标区域。背景差分可以通过背景建模的方式提高对环境变化的适应能力，常见的建模方法有中值、均值滤波法、单高斯模型背景更新[7]、混合高斯模型法更新、码书背景建模等。 本文首先以传送带上运动的物料袋为研究对象，针对帧差法和背景减法在性能上互补[8]的特点，提出了一种融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋快速检测方法。首先以传送带和物料袋为研究对象，采用改进的五帧差分法提取目标区域，以减小环境光照的影响；同时以物料袋为研究对象,利用单高斯模型进行背景的更新，将中间帧图像与背景图像做差，得到目标区域，通过运动策略分析,最后将两个目标区域进行形态学&与&运算，从而消除了传送带在过程中的影响。1 改进的五帧差分算法 设Fk(x,y)、Fk+1(x,y)分别表示第k帧和k+1帧的图像，Hk(x,y)为差分结果，即：
(2)为了补偿背景更新对其他图像帧的影响，采用图像加运算的补偿方法，当帧数满足((k-1)%5==0)||((k+1)%5==0)时,保存该图像帧，再对该帧相邻帧图像进行加运算, 其中NumFrm=k，NumFrm为帧数，最后得到前景图像。3 物料袋检测算法及描述 首先从视频流中获取五帧视频，判断中间帧是否满足上述条件，然后利用改进的五帧差分算法提取初步的物料袋图像；同时对获取的中间帧进行单高斯模型背景更新，再用背景减法获得物料袋图像，针对帧差法和背景差法互补的特点，最后获取物料袋前景图像。 由于存在时间间隔与延迟，从而使某些帧信息丢失。为此，本文对该视频帧进行了统计分析,如图1所示。结果显示,当帧数满足((nFrmNum-1)%5==0)||((nFrmNum+1)%5==0)时，检测到较为完整的物料袋，而相邻帧图像出现了局部空洞图像,如图1(d)所示。针对非刚体物料袋表面绝大部分具有相似性的特点，本文通过完整物料袋图像的表面图像来补偿相邻帧不完整的图像,最终得到了完整的物料袋目标图像,如图1(e)所示。
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