摘 要： 針對復雜環境中道路背景圖像的快速獲取問題，提出了一種快速有效的道路背景提取和更新算法。應用改進的多幀平均算法提取背景，采用改進的Surendra算法對背景進行更新。實驗結果表明，該算法能夠減輕初始靜止車輛對背景建立的影響，能及時消除由于初始幀中目標移動而造成的鬼影，對光線變化魯棒性高、速度快、更新效果好。
關鍵詞： 背景提取；背景更新；幀間差分；背景差分
基于計算機視覺的運動目標檢測技術是智能交通領域的重要研究課題，有著廣闊的應用前景。目前的運動目標檢測方法主要有光流法[1]、幀間差分法[2]和背景差分法[3-6]等。光流法計算復雜、抗噪性能差，需要強大的硬件支持。幀間差分法利用圖像視頻序列中相鄰幀圖像之間的差分來提取運動物體。該方法對場景變化不太敏感，穩定性好，有較強的自適應性，但一般不能完全提取出所有相關的特征像素點。背景差分法是目前運動目標檢測和分類中應用較普遍的方法，其基本思想是用當前幀與背景圖像進行差分來提取運動目標，該方法能得到比較精確的運動目標信息，可保持目標的完整性。但實際場景中的道路背景不是一成不變的，如何有效地實現背景圖像的建立與更新是背景差分法的關鍵問題。
目前的道路背景建立算法主要有多幀平均法[4]、統計直方圖法[5]和高斯模型估計法[6]等。在這些方法中，背景初始化與背景更新采用相同的方法，雖然初始背景參考幀不會受到場景中運動目標的影響，但背景更新的速度受到牽制。背景建立過程中運算量較大，占用內存時間長，當環境發生變化時，背景提取和更新達不到實時的理想效果。本文提出了一種將平均法與Surendra背景更新算法[7-8]相結合的背景提取及更新算法，實驗表明，該算法能夠快速獲取并保持較高質量的背景圖像，具有較好的魯棒性和適應性。
1 背景建立的基本方法
1.1 多幀平均法
多幀平均法（TABI）是一種經典的背景提取及更新方法，其原理是統計圖像序列每一像素的灰度平均值作為背景像素的灰度值，用一定時間的序列圖像進行累加平均，運動區域的灰度偏差被消除，從而得到一個與當前靜態場景相似的背景圖像。按式（1）獲得背景圖像：
Surendra背景更新算法存在的問題是，若初始幀不是一個理想背景而是有運動物體存在，則在背景更新過程中會有“鬼影”車輛出現，導致后續的檢測工作出現嚴重偏差。使用含有運動車輛的道路背景進行車輛檢測，會產生不理想的甚至錯誤的分割結果。
2 改進的背景提取與更新算法
均值法參數少、速度快，背景建立受初始幀是否有靜止車輛影響小，但需要存儲大量樣本序列累計出背景圖像后才可得到理想的背景圖像。Surendra算法穩定、實時地進行選擇性更新，但若初始幀含有運動車輛，則在更新過程中該運動物體變成靜止的“鬼影”車輛，嚴重影響檢測結果。本文將兩者結合起來，首先用改進的均值法進行背景粗提取消除連續“鬼影”，然后用改進的Surendra算法做背景更新，充分利用兩種方法的優點，克服單一方法的不足。
2.1 背景粗提取
傳統的多幀平均法只是對每一像素在圖像序列中連續出現的灰度值做平均，導致在背景建立過程中混入運動車輛像素點留下的被“污染”痕跡。相比背景圖像，像素點在有車經過時灰度變化較大，若用一定的閾值過濾掉一部分差異變化較大的點，則可以打亂被污染區域的連續性，之后利用車輛的物理特征，可實現在提取背景的過程中對車輛的檢測。背景粗提取算法步驟如下：
（1）采用遞推公式求取k幀圖像的平均值MEANk：
2.2 背景更新
隨著時間的推移和光照以及一些不可預測的路面情況等外部條件的不斷變化，路面背景亮度發生緩慢或驟然的改變。如果一直用上述提取的背景做固定背景，隨著時間的延續，必然會造成越來越大的誤差。要保證系統長時間正常運行，需要適時地進行背景更新以保證背景圖像的準確性和實時性。
Surendra算法通過幀間差分圖像二值化后的空洞確定運動區域和非運動區域，但通常簡單的形態學二值化所確定的運動區域間斷而不完整，導致背景圖像被車輛間斷處的殘留“鬼影”所污染，因此需進一步處理二值化圖像。本文采用邊緣檢測與形態學運算相結合的辦法提取出更為準確的運動區域，從而提高背景更新的準確性。改進算法如下：
（1）應用Roberts算子對當前幀圖像做邊緣檢測，得到邊緣點集合SFk。
（2）將當前幀與背景差分得到的運動區域bwk與邊緣點集合SFk作“或”運算，然后對“或”運算結果進行由上而下、由左至右的空洞填充，填充結束后去除不被利用的邊緣點集合，得到完整的運動區域R。過程如圖2所示。
背景檢測與更新技術在運動車輛檢測中具有重要作用。本文提出了一種新的道路背景提取與更新算法，該算法采用改進的均值法進行背景粗提取，應用改進的Surendra算法做背景更新，能很好地適應外界條件的變化，背景建立速度快、魯棒性強，具有較好的應用價值。
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