一種新型的活動目標(biāo)軌跡記錄算法

溫慶福，郭向東

(1.電子科技大學(xué)光電信息學(xué)院，四川成都610051;2.安徽現(xiàn)代電視技術(shù)有限公司成都研發(fā)中心，四川成都610017)

記錄活動目標(biāo)軌跡是對運動目標(biāo)監(jiān)測和跟蹤的一項重要內(nèi)容［1］。尤其是在對飛行器的實時坐標(biāo)定位及飛行軌跡的記錄，在航空航天等領(lǐng)域起著重要應(yīng)用。對這些目標(biāo)的運動空間軌跡的自動記錄非常復(fù)雜［2］，除了必須具備一系列先進的科學(xué)儀器設(shè)備外，還要進行大量的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模分析才能實現(xiàn)［3］。

在圖像的識別與跟蹤中，為了增強人的信息判斷力，通常需要顯示出活動目標(biāo)的軌跡［4］。為了解決跟蹤存在的問題，需要對目標(biāo)的軌跡進行預(yù)測［5］。如果圖像出現(xiàn)了許多個目標(biāo)，可以根據(jù)預(yù)測軌跡范圍剔除虛假目標(biāo);如果預(yù)測目標(biāo)軌跡誤差在允許的范圍內(nèi)，則在連續(xù)幾幀失去目標(biāo)仍可以跟蹤，提高跟蹤的可行性［6］。但是如果直接將這些點送入軌跡檢測環(huán)節(jié)(包括大量的復(fù)雜運算，如乘法、除法等)進行軌跡預(yù)測、匹配，不僅運算量大、消耗硬件資源多，還對系統(tǒng)的實時性提出很高要求［7］。傳統(tǒng)的基于硬件的電路，要實現(xiàn)目標(biāo)軌跡的記錄，所需存儲容量與軌跡需要記錄的時間，單幀圖像大小和圖像幀頻成正比［8］。通常在硬件資源成本和體積上開銷很大。而且使用的器件越多，流程越長，系統(tǒng)的穩(wěn)定性越低。

因此，本文提出一種新型活動目標(biāo)軌跡算法。該算法不再受圖像頻率和顯示時間的限制，根據(jù)軌跡所需保留時間長短來調(diào)整傳遞函數(shù)，僅僅需要一個幀存器就能實現(xiàn)。對非計算機系統(tǒng)，極大地減小硬件的體積和降低成本，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。尤其是在便攜式設(shè)備中，優(yōu)勢相當(dāng)明顯。同時，避免了將軌跡不作區(qū)分的顯示。該方法可根據(jù)速度大小、顯示時長等因素，自行設(shè)定軌跡的顯示。

1 循環(huán)遞歸疊加法

所謂活動目標(biāo)蹤跡，就是要在當(dāng)前第i幀畫面上，既要顯示當(dāng)前活動目標(biāo)的位置，還要顯示過去第i－1，i－2，…，i－n幀該活動目標(biāo)的位置信息。過去n幀的蹤跡保留記錄，一般需要n個幀存儲器才能實現(xiàn)。采用n個幀存儲器，設(shè)備量大增，成本大增。本文僅用一個幀延遲器來完成n幀疊加處理的功能，即循環(huán)遞歸疊加法。本文設(shè)計的遞歸傳遞函數(shù)為

式中:k是變換系數(shù);z－1表示延遲1幀。

將式(1)傳遞函數(shù)轉(zhuǎn)換成電路，一個四端網(wǎng)絡(luò)。已知當(dāng)前第k幀帶有活動目標(biāo)信息的圖像Ro(x，y)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，Ro(x，y)是經(jīng)過二值化處理的值。設(shè)該網(wǎng)絡(luò)的輸出信號(經(jīng)傳遞函數(shù)運算處理后，載有活動目標(biāo)歷史記錄以及當(dāng)前目標(biāo)信息的色差信號)為輸出Rch(x，y)=Ro(x，y)·H(z)。也就是說，輸入Ro(x，y)乘以傳遞函數(shù)H(z)等于輸出Rch(x，y)，這就是傳遞函數(shù)的定義，如圖1所示。

圖1 H(z)傳遞函數(shù)的四端網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)四端網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)定義:“輸出信號”=“輸入信號”·“傳遞函數(shù)”，則有

將式(2)翻譯成電路，如圖2所示。

圖2 循環(huán)遞歸疊加電路原理圖

1.1 幀延時

如圖2所示，“z－1”就是1個幀延遲器。首次循環(huán)疊加前，應(yīng)將系統(tǒng)的所有存儲器清零，去掉先前時刻保持的信息。也就是第一幀時Rch(x，y)等于Ro(x，y)+0。將輸出信號Rch(x，y)經(jīng) 1 幀延遲后成為Rch(x，y)·z－1信號。

1.2 變換系數(shù)k

k為變換系數(shù)，Rch(x，y)·z－1信號乘k得到Rch(x，y)·k·z－1反饋信號。將“活動目標(biāo)軌跡”作為歷史記錄，變換系數(shù)k的取值，對軌跡記錄時間和記錄效果起著十分重要的作用。本文設(shè)定當(dāng)前時刻目標(biāo)點的灰度值為M，該目標(biāo)點消失時為m。顯示的時間為T，T通常取單幀圖像顯示時間的整數(shù)倍。圖像顯示的幀頻為F，k與T對應(yīng)的關(guān)系為

當(dāng)k=1時，軌跡始終保留著，甚至活動目標(biāo)消失后，它仍存在。但如果k取值過小，灰度值迅速降低，不利于形成軌跡顯示，如k取0.5時，軌跡時間過短。因此，k值范圍一般為0.5≤k＜1。若運動的目標(biāo)過多，k的取值過于趨近1，歷史記錄太多將占滿屏幕，顯示過于繁雜，勢必影響對當(dāng)前目標(biāo)的關(guān)注力。因此，在設(shè)計k的取值時，需要綜合考慮運動物體的數(shù)目、速度，以及需要顯示的軌跡時間，以便識別。從而能達到軌跡適度清晰的顯示，使畫面清爽。在灰度圖像中，采用該算法直接改變圖像的灰度值，能得到很好的顯示效果。k取值不同時，將影響灰度值的變化的。亮度值的范圍通常為16～235。

圖3為灰度值Y(k，f)的函數(shù)圖。橫坐標(biāo)f表示幀數(shù)，縱坐標(biāo)為灰度值Y。坐標(biāo)圖表示了取不同變換系數(shù)k值時，各幀f對應(yīng)灰度值Y的函數(shù)圖。即活動目標(biāo)在第0幀時出現(xiàn)，被賦予最大灰度值235。在以后各種幀中，運用循環(huán)遞歸函數(shù)得到目標(biāo)顯示的灰度值。圖中6條函數(shù)線表示k分別取:1.00，0.95，0.90，0.80，0.70，0.50，對應(yīng)0～50幀的灰度值曲線。由圖3可以看出，從同一時刻開始，在相同幀，k越大對應(yīng)的圖像灰度值越大。最上方直線表示k=1，即灰度值恒為235，下方的虛線為灰度值恒為16的圖像。因此，k取值越趨近于1，Y衰減越慢，軌跡保留的時間就越長。

圖3 灰度值Y(k，f)的函數(shù)圖

在這樣的軌跡顯示中，即使存在某幀目標(biāo)的漏檢測，同樣能有效形成軌跡的顯示，不影響效果。所以在遠距離的運動小目標(biāo)的檢測顯示中，能極大增強人對目標(biāo)的識別。

1.3 “+”疊加

實現(xiàn)“+”，即Ro(x，y)+Rch(x，y)·kz－1，將其值送入，繼續(xù)此循環(huán)。在運用該算法進行軌跡的記錄前，應(yīng)先對目標(biāo)圖像進行檢測，運用相應(yīng)的目標(biāo)檢測算法，將提取的目標(biāo)區(qū)域進行圖像二值化處理，即目標(biāo)區(qū)域的灰度值為“1”，其他像素灰度值為“0”。

這樣可盡量減小虛假目標(biāo)或噪聲對軌跡顯示的影響，極大提高圖像軌跡的顯示效果，使畫面更加清晰。

2 活動目標(biāo)軌跡

使用該算法，活動目標(biāo)軌跡示意圖見圖4。ti表示當(dāng)前第i時刻的目標(biāo)，ts表示固定靜止目標(biāo)。因為目標(biāo)在第i－n幀到第i幀一直出現(xiàn)在相同的位置，或者運動速度十分小，幾乎可視為靜止。ti－n表示i之前的第n時刻的出現(xiàn)位置。運動目標(biāo)，見圖中ti－n～ti，在不同幀出現(xiàn)的位置不同，并且被分別記錄下來。

圖4 活動目標(biāo)軌跡示意圖

3 算法實現(xiàn)與實驗結(jié)果

3.1 算法實現(xiàn)

對不同k值的軌跡進行實驗，在現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)中實現(xiàn)。其硬件結(jié)構(gòu)如圖5。其中的FIFO也就是上文中提到的“z－1”，1個幀延遲器。

圖5 硬件結(jié)構(gòu)

3.2 實驗結(jié)果

FPGA輸入信號采用國際電聯(lián)定義的ITU－R BT.656數(shù)字圖像接口標(biāo)準(zhǔn)［9］，幀頻為25 Hz，分辨力為720×576的PAL制式視頻信號［10］。圖6為經(jīng)過目標(biāo)檢測二值化后的圖像。

圖6 原始視頻圖像

圖7 分別對應(yīng)k=0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，0.973 4 時的軌跡。不同的k依次對應(yīng)的顯示時間分別為:0.16 s，0.24 s，0.32 s，0.48 s，1 s，4 s。當(dāng)然根據(jù)需要，其他情況與上文相同，若要顯示60 s，則可把k設(shè)為0.998 2。

對應(yīng)不同的k值，視頻圖像通過幀循環(huán)疊加算法處理后結(jié)果如圖7所示。已經(jīng)能在一定程度上識別出目標(biāo)的運動軌跡。特別是對于圖7f(k=0.973 4)的軌跡。可以判讀出目標(biāo)從右上方進入，在中間拐彎向右下方運動。對于那些被檢測的亮度的目標(biāo)，如圖7中正右方的目標(biāo)，它始終沒有軌跡，因此可以判斷為靜止目標(biāo)或者是運動速度極小的趨于靜止的目標(biāo)。

4 小結(jié)

本文針對硬件系統(tǒng)中活動目標(biāo)軌跡的保存和顯示進行了深入研究，解決了過去硬件中需要多個幀存器才能實現(xiàn)軌跡顯示的問題。經(jīng)一系列的理論推導(dǎo)和實驗表明，幀循環(huán)疊加算法，通過調(diào)整相應(yīng)的k值就可實現(xiàn)不同時間長短需要的軌跡顯示，操作簡單，能有效解決目標(biāo)軌跡問題。特別是在遠距離運動小目標(biāo)問題中，將極大增強人為的二次辨別的能力。

圖7 不同k值對應(yīng)的軌跡

［1］曾劉蘇.航模飛機實時定位及飛行軌跡記錄方法研究［J］.計算機測量與控制，2012，20(6):1656－1661.

［2］張春華，周曉東，陳維真.基于背景抑制的星空圖像目標(biāo)運動軌跡提?。跩］.紅外與激光工程，2008，37(1):143－146.

［3］李克新，張偉，叢明煜，等.一種深空背景空間小目標(biāo)條痕檢測算法［J］.光學(xué)學(xué)報，2010，30(2):445－450.

［4］ YIN H，CHAIY，YANG S，et al.Fast－moving target tracking based on mean shift and frame－difference methods［J］.Journal of Systems Engineering and Electronics，2011，4(22):587－592.

［5］ GUO Jichang，CHEN Minjun，WU Xiaojia.Moving target tracking system based on DSP［C］//Proc.Applied Informatics and Communication－International Conference，ICAIC 2011.，China:［s.n.］，2011:20－21.

［6］張永輝，武征，高炳哲.紅外圖像序列中運動弱小目標(biāo)軌跡預(yù)測方法研究［J］.紅外與激光工程，2006，35(S1):152－155.

［7］陽芬.紅外序列圖像目標(biāo)航跡關(guān)聯(lián)檢測算法研究與硬件設(shè)計［D］.長沙:國防科技大學(xué)，2008.

［8］王文彬，王文革，王松.海量存儲技術(shù)在變電站視頻監(jiān)控中的應(yīng)用［J］.電視技術(shù)，2011，35(17):97－100.

［9］ GB/T 17953—2000，4∶2∶2 數(shù)字分量圖像信號的接口［S］.北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2000.

［10］向厚振，張志杰，王鵬.基于FPGA視頻和圖像處理系統(tǒng)的FIFO緩存技術(shù)［J］.電視技術(shù)，2012，36(9):41－43.