1、視頻圖像的運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個重要研究課題。把運(yùn)動目標(biāo)從背景中快速而準(zhǔn)確地分割出來是對圖像進(jìn)行進(jìn)一步分析和處理的基礎(chǔ)。視頻圖像中的運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)在多個領(lǐng)域得到運(yùn)用，例如:自動武器目標(biāo)定位以及野外環(huán)境監(jiān)控等，通過計算機(jī)在復(fù)雜背景中快速尋找并定位運(yùn)動目標(biāo)。本文研究的內(nèi)容為基于士兵視頻對抗系統(tǒng)環(huán)境中運(yùn)動士兵的檢測算法及算法的優(yōu)化。
　　士兵視頻對抗系統(tǒng)建立在室內(nèi)，場景中裝有多個光源，燈光光源復(fù)雜。對抗系統(tǒng)分為左右兩

2、個場景，場景中包含多個掩體。兩組士兵的移動及射擊的過程通過分別放置于左、右場景正前方的兩臺參數(shù)相同的工業(yè)攝相機(jī)實時獲取，通過投影儀顯示在屏幕上。兩組士兵分別向屏幕上運(yùn)動中的對方士兵射擊，進(jìn)行對抗訓(xùn)練，根據(jù)士兵被擊中的位置和暴露面積判斷勝負(fù)。
　　本文通過對運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的分析，選擇使用背景幀差法對士兵視頻對抗系統(tǒng)中的運(yùn)動士兵進(jìn)行檢測。將當(dāng)前幀與背景幀作差分，獲取運(yùn)動目標(biāo)。對算法存在的運(yùn)算效率低和噪聲干擾大的問題，提出算法優(yōu)化的方

3、法。
　　在算法優(yōu)化方面，從定性和定量兩個層面進(jìn)行。先定性判斷圖像中是否存在運(yùn)動目標(biāo)，當(dāng)判斷出圖像中出現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)后，再對該目標(biāo)進(jìn)行定量分析，獲得其面積與形狀。算法的優(yōu)點(diǎn)是將檢測的主要時間花費(fèi)在定性分析上，以減少定量分析所消耗的時間。使用改進(jìn)的最近鄰域下采樣方法，不僅可以縮小圖像尺寸，提高算法效率，同時也能最大程度地保留圖像擾動信息，提高后續(xù)算法觸發(fā)的靈敏度。
　　實時系統(tǒng)中，相機(jī)抖動、光照、遮擋物陰影等因素可以認(rèn)為是噪聲，這

4、些噪聲會影響目標(biāo)檢測的正確性。在檢測運(yùn)動目標(biāo)時，光照等環(huán)境變化造成的圖像異常很可能被當(dāng)作運(yùn)動目標(biāo)，造成運(yùn)動目標(biāo)的誤判。因此本文在背景差分的基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)的Surendra算法獲取當(dāng)前幀的背景信息，實時更新背景，將更新后的背景用于背景差分，降低場景環(huán)境變化等因素對檢測結(jié)果的影響，提高算法的準(zhǔn)確性。
　　最后通過實驗對優(yōu)化前后的算法進(jìn)行驗證，比較傳統(tǒng)運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，下采樣后的算法以及加入背景更新后的算法的運(yùn)算時間。實驗證明，下采樣