视频中的行人检测(新)(15)

山东建筑大学数字图像处理课程设计

不均匀，以慢斜率变化时，将图像分割成几个子块。如果在每个子块中可以找到最佳阈值，就称这样的阈值确定方法为局部阈值法。基本步骤如下：

(1)选择一个T 的初始估计值

(2)用T分割图像。这样做会生成两组像素：G1由所有灰度值大于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。

(3)对区域G1和G2中的所有像素计算平均灰度值 1 和 2。

(4)按下式计算新的阈值。

T 1/2( 2 1) （公式3-1）

(5)重复步骤(2)到(4)，直到逐次迭代所得到的T值之差小于预先定义的参数。 当背景和对象在图像中占据的面积相近时，好的T的初始值就是图像的平均灰度值。如果对象与背景所占的面积不相近时，则其中一个像素组合会在直方图中占主要地位，平均灰度值就不是好的初始选择。此时，T更合适的初值是诸如灰度值的中间值一类的初值。对车辆检测进行仿真时，由于车辆与背景面积相差较大，选用的初值就是最大灰度和最小灰度和的一半。进行阈值计算时还应注意迭代速度和精度的矛盾。在本设计中为了简单采取全局阈值的方法进行二值化。

3.3 形态学滤波

由于刮风、气流等原因，背景中部分物体小幅度晃动；光线的变化等不确定因素，会使得视频图像产生大量噪声，当差值图像二值化后，仍然有很多无用的噪声斑点。因此，需要采用数学形态学方法，对分割后的二值图像进行形态学滤波。数学形态学的主要用途是获取物体拓扑和结构信息。它通过物体和机构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。其基本思想是：利用一个成为结构元素的“探针”收集图像信息。这种基于探测的思想与人的视觉特点有类似之处：总是关注一些感兴趣的物体或者结构，并有意识地寻找图像中的这些结构。数字形态学在本文所涉及到的图像处理中，主要作用包括利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的。

形态学的基本运算包括：腐蚀、膨胀、开和闭运算。用这些算子及其组合来进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征提取、边界检测、图像滤波、图像增强与恢复等方面的工作。形态学一般以二值图像为处理对象，但也可以用在某些灰度图像的应用中。