Метод вычитания фона.
Вычитание фона – это наиболее широко распространенный в настоящее время подход к обнаружению движущихся объектов в видеоизображениях, полученных с помощью стационарной видеокамеры. Суть данного метода заключается в попиксельном сравнении текущего кадра с шаблоном, который обычно называется моделью фона. Данная модель представляет собой описание сцены без движущихся объектов. Для отображения изменений освещенности и геометрических параметров модель должна регулярно обновляться.
Обычно считается, что в течение первых n кадров движение в последовательности видеокамеры отсутствует. Такое ограничение накладывается при получении корректной модели фона. Однако оно не всегда может быть выполнено, поэтому вместо него рассматривают так называемую динамическую модель фона, когда считается, что в течение первых n кадров движение в последовательности видеокамеры присутствует. Но не всегда данное движение интересно для анализа.
Простейшей алгоритм вычитания фона заключается в вычислении для каждого пикселя абсолютного значение разности сохраненного первого кадра видеопоследовательности B(x,y) и текущего I(x,y). Рассчитанная разница сравнивается с порогом h:
где N и M соответственно ширина и высота видеоизображения. Если данное неравенство выполняется, то пиксель (x,y) относятся к переднему плану, иначе – к фону.
Фоновую модель можно также построить на основе нескольких первых кадров. Итоговое значение интенсивности пикселя фоновой модели берется либо как среднеарифметическое
либо медианное, центральное значение в отсортированной последовательности.
Важные недостатки при построении фоновой модели с помощью вычисления среднеарифметического значения:
присутствие движение в кадрах,
Случайные или резкие изменения яркости (блики, засветка).
Решение проблемы присутствия шума в видеокамере достигается обновлением фоновой модели с помощью фильтра с бесконечным импульсным откликом:
Где индекс t показывает номер кадра, а коэффициент a обычно лежит в пределах от 0.05 до 0.15 и является степенью обновления.
Главным достоинством вышеизложенных алгоритмов является их простота реализации. К недостаткам относятся высокая чувствительность к изменению освещённости сцены (при этом большая часть может быть сегментирована в передний план) и шуму камеры, невозможность обработки динамического фона, большая вероятность ошибок первого (ложные срабатывания, обусловленная шумами изображения) и второго рода (пропуск объектов) при классификации конкретных пикселей изображения. Одной из причин этого является постоянство порогового значения h. В идеале порог должен быть для каждого пикселя. Например, для областей с низкой контрастностью он должен быть меньше.
Для решения данных проблем используют адаптивную модель для фоновой модели и переднего плана:
,
либо
.
Также может быть построенная адаптивная модель для порогового значения:
Значение коэффициентов a, k берется в диапазоне от 0 до 1. Весовой коэффициент y определяет степень обновления фона и порога h. Данная модификация метода вычитания фона позволяет учитывать повторяющиеся изменения внешних условий, а также избегать сегментации движущихся объектов, появляющихся на изображении, как фоновых.
Для корректной работы данного метода необходимо аккуратно выбирать значение k. Если оно будет слишком мало, то объекты переднего плана будут быстро классифицироваться как фоновые, что приведет к неправильной сегментации в последующих кадрах. Кроме того, будет невозможно детектирование остановившихся объектов. Если значение для данного коэффициента установить слишком большим, то переднеплановые объекты никогда не будут переходить в фоновые, не позволяя отражать долговременные изменения сцены.