基于Processing的移动物体追踪定位

2016-12-27白文乐李浩进

科学中国人 2016年33期

关键词：分量摄像头背景

张雯,白文乐,李浩进

北方工业大学电子信息工程学院

基于Processing的移动物体追踪定位

张雯,白文乐,李浩进

北方工业大学电子信息工程学院

本文主要介绍了利用Processing互动媒体制作软件结合摄像头、实现了一种对于移动物体追踪定位的方法，系统通过摄像头监控前方区域，设计人机交互界面，实时显示摄像头采集到的图像，在Processing中根据彩色图像RGB分量值的变化通过背景相减法来追踪物体，并且通过确定该物体在摄像头区域中的坐标，实现对移动物体的追踪定位。

实时监控；移动物体；追踪定位；背景相减

移动物体的追踪定位技术指在多媒体文件中追踪人或物体的移动轨迹并且在一定范围确认他们的位置，可以通过硬件方法来实现，也可以通过计算机软件技术为基础，以编程语言，图像处理技术，结合摄像头等设备来实现，通过追踪移动物体的轨迹并且实现定位在现实生活中有诸多的应用。近年来，多媒体视频图像处理进行追踪移动物体的技术已经成为计算机视觉和计算机图像处理领域中备受关注的研究方向，同时，对于移动物体的追踪定位技术在安防系统，监控系统，交通方面有广泛的用用前景。

1.原理介绍

本文介绍的基于Processing移动物体追踪定位系统，用90度广角摄像头连接到计算机监控前方区域，通过Processing建立人机交互界面，显示摄像头采集到的图像，并且建立可以选择多种控制模式(自动，手动，外界控制器)的控制面板，运行系统之后便可以立即识别当前图像为背景，当有移动物体进入摄像头监控的区域，造成图像中RGB彩色分量发生变化，Processing绘制十字线跟随移动物体的轨迹，同时绘制移动物体位置变化范围框，通过串口输出移动物体在320*240大小的图像框中的相对坐标值作为该物体的位置。

RGB彩色图像。一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，B三个基色分量，每个基色分量直接决定显示设备的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色。例如用RGB 5∶5∶5表示的彩色图像，R，G，B各用5位，用R，G，B分量大小的值直接确定三个基色的强度，这样得到的彩色是真实的原图彩色RGB真彩色图像的三色刺激值满足如下公式:

X=0.490R+0.310G+0.200B；

Y=0.177R+0.812G+0.011B；

Z=0.010G+0.990B。

2.Processing处理过程

2.1 Processing处理过程中主要借助于图像RGB分量值的变化通过背景相减法实现移动物体的追踪定位。

2.1.1 图像预处理

对采集到的图像先期进行相应的增强处理，抑制不需要的成分，增强感兴趣的部分，主要包括图像滤波，噪声的均衡，伪彩色处理。

2.1.2 移动物体检测追踪

移动物体进入到摄像头监控区域中，引起图像的RGB分量值变化，Processing利用背景相减的方法，将运动物体从背景中分离出来，同时根据运动物体的位置变化实时绘制目标框和十字交线，通过串口输出目标在监控区域中的相对坐标值实现定位。

2.2 移动物体追踪方法

2.2.1 背景相减法

背景相减法又名背景差分法利用摄像头监控前方区域，系统选取静止的图像作为背景模型，为背景图像的每个像素点建立统计建模，不间断的比对背景图像与每帧图像的差别，计算出一定的阈值Threshold条件下运动帧图像相比于背景图亮度变化较大的像素点，确定出RGB变化的区域，同时认定变化的区域为移动物体当前所在的位置。在基于背景相减法方法的移动物体检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何移动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。

2.2.2 时间差分法

时间差分法又名相邻帧差法，在连续的帧图像中两个或三个帧间采用基于像素的时间差分通过阈值化处理之后追踪图像中的运动区域达到追踪移动物体的效果。