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        隨著視頻監控系統在現代社會中的廣泛應用，大量前端視頻釆集設備的應用產生了海量的監控視頻信息，傳統的人工處理方式巳經無法滿足大規模視頻監控應用的需求，許多視頻信息無法得到及時、高效的處理，因而大規模視頻監控應用亟待智能視頻圖像信息處理技術的支撐。在諸多智能視頻圖像信息處理技術中，目標的檢測識別是其中最基本也是最重要的技術，首先對不同的運動物體進行正確地檢測識別和分類，才能使后續的行為理解和異常行為報警等功能更加具有針對性。

        目標的檢測識別是指將某一個或多個特殊目標從其他目標中區分出來的過程，這其中既包括兩個相似度較高的目標的檢測識別，也包括一種類型的目標同其他類型目標的檢測識別，該技術可應用到軍事監視、海底探測、動物追蹤、人臉識別等。

目標特征的形態具有多樣性，如人體的非剛性，顏色的多樣性等，加上遮擋、陰影等干擾，都會造成目標檢測的高難度和較差穩定性。因此，穩健而高識別率的目標檢測與識別，是極其重要的一個研究課題。

        根據攝像機與目標背景之間是否存在相對運動，目標檢測識別算法可以分為兩類：靜止背景的目標檢測識別與運動背景的目標檢測識別，其中，靜止背景的目標檢測識別是運動背景的目標檢測識別的基礎。由于背景與攝像機之間位置保持相對不變，那么背景圖像的大小和位置在不同圖像序列中將保持不變。而常用的運動背景的目標檢測識別的方法主要有背景差法、幀間差法和光流法，下面將分節論述。

背景差法 1.背景差法的基本原理

        在計算機視覺領域中，圖像可以用灰度來表示，灰度是指黑白圖像中像素點的顏色深度,其取值范圍一般為0?255。背景差法正是利用了安防視頻監控系統中圖像的運動目標的灰度值和背景的灰度值差別較大的特性，對存在運動目標的區域內圖像選擇一個適當的閾值T，當差值圖像某點的灰度值小于T時，認為背景點；反之，則認為運動目標點。

        背景差法的原理，如圖7-12所示，由圖可知，背景差法主要涉及背景提取、背景更新和閾值選取三個問題。在實際應用中，還要考慮運動目標的陰影和背景變化等因素的影響。

圖7-12背景差法的原理

2.背景差法的算法推導

        在圖像序列中，固定像素點的灰度值，通常在某一穩定值上下進行小幅振蕩，當有某一位置有運動目標岀現時，在該位置的像素會有較大幅度的變化。

       利用視頻圖像序列灰度值變化的特征來提取背景圖像，可采取的步驟如下。 

       (1)讀入圖像的N幀圖像序列，對這些圖像序列中每個對應的像素點取平均值，得到平均圖像即為背景，完成初始化。

       (2)用當前幀和背景做差，通過比較各像素差值與固定的閾值來判斷哪些像素屬于前景(即目標)，哪些像素屬于背景。

其計算公式為

       式中，fi為第i幀視頻圖像；B為提取的背景圖像；T是灰度閾值；Gi為二值化后的差值圖像。閾值T的選擇，對最后的識別效果影響非常大，其選取原則是既可以將背景噪聲和運動目標引起的變化分開，又能夠消除噪聲帶來的影響。

        由式(7-14)中可知，背景差法需要一個合適的背景圖像3來與當前圖像做差。由于光線、溫度、濕度等外部環境的影響，其背景是在緩慢變化的，但是在一段時間內可以認為是不變化的。背景圖像的獲取及更新對背景差法的最終效果會產生較大影響，因而在背景差法中不僅需要準確獲得背景圖像，還要在適當的時候對其進行更新，否則會導致很多識別誤差。例如，一個進入監控區域的靜止物體會被認為運動目標；一個離開監控區域的物體會會在以前停留的地方留下一個空洞，進而會被認為一個新的目標。

3.背景差法優缺點分析

        背景差法的優點是，原理簡單、算法復雜度低、容易實現，而且能夠得到較為完整的運動目標信息，因此在運動目標識別圖像分析上應用很廣泛，是常用算法之一。

        背景差法的缺點是，該方法過于依賴背景圖像、而背景圖像易受各種外部因素影響發生漸變或者突變，需要進行及時的背景更新，否則會影響最終目標識別的實時性。此外，該算法需要人為設定閾值，依賴具體應用而缺乏統一尺度。

幀間差法 1.幀間差法基本原理