文/李亚荣　刘东东　郑腾飞

摘要：针对固定场景单目视觉图像

序列的运动目标快速检测与定位，

本文采用相邻帧间差分法从图像

序列中提取出运动目标区域，并

对运动目标区域提出一种八向差

分快速边缘检测算子。实验结果

表明, 差分法提取运动区域，简

单快速，八向差分算子与传统的

Sobel 算子相比，能够更快速、准

确的提取出目标边缘，并且在二

值化过程中，直接选定阈值, 不

需迭代求取。最后利用相邻两帧

目标边缘二值图像在水平和垂直

方向的投影计算目标位置，运动

速度大小与方向。

【关键词】图像处理 目标检测 八向差分算子

边缘提取 定位

1 图像预处理技术

1.1 帧间差分

设第n 帧图像为，第n-1 帧图像

为，经过差分后得到运动目标区域

的图像为，由于灰度图像两像素点直

接差分，可能出现负值，出现负值之处也代表

运动变化区域，故取其绝对值。

（1）

1.2 图像边缘提取

经典的边缘检测是以原始图像为基础，

对图像的各个像素考察它的某个领域内灰度阶

跃变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变

化规律检测边缘。对于数字图像，为检测边缘

常常采用一些近似一阶导数的算子实现梯度的

计算。具体边缘算子很多，常用的有Sobel 算子，

Prewitt 算子等。以Sobel 算子为例，Sobel 算

子从不同的方向检测边缘，利用像素点上下、

左右临界点做灰度加权算法，根据在边缘点选

取极值进行边缘检测。

1.3 图像的阈值化

灰度级阈值化是最简单的分割处理，可以

确定一个亮度常量即阈值来分割物体与背景。

设第n 帧运动目标边缘图像为，则有

阈值化之后的图像：

（2）

其中像素灰度值为255 代表亮度最高，像

素灰度值为0 代表亮度最低。同理，第n-1 帧运动目标边缘二值图像为。

智能视觉中要求阈值能够自动确定，所以

应该采用某个阈值检测方法确定阈值。阈值的

计算方法很多，其中迭代法求取阈值适用于大

部分图像，对图像的适应性较好。设ci 表示图

像中存在的像素灰度最小值Min Valuable 到最

大值Max Valuable 之间每个像素值存在的像素

点数目，i=Min Valuable, …Max Valuable。THj

表示阈值，其中j 代表迭代次数，j=0,1,2…。

设初始阈值为：

（3）

迭代公式如下：

（4）

（5）

（6）

（7）

(8)

(9)

(10)

2 基于八向差分的运动目标快速检测

本文采用普通USB摄像头做图像传感器，

PC 机做上位机处理和分析，构成了一套性价

比较高的图像检测硬件系统。通过利用帧间

差分法提取运动目标区域, 差分图像效果如图

1(a)。

图1(b) 为采用Sobel 算子提取边缘，图

1(c) 为对应的二值化图像。根据1.2 节，采用

八向差分算子对图像进行边缘提取，可以看出

八向差分算子只需进行8 次减法，8 次取绝对

值，8 次加法，1 次除法。通过文献对边缘检

测算子分析比较，采用Sobel 算子进行计算，

需要做18 次乘法，18 次减法，18 次加法，

2 次取绝对值。八向差分算子在计算量上较

Sobel 算子少很多，加快了边缘检测速度。

由图1(d)，八向差分算子提取出的边缘图

像灰度对比明显。为了更好的说明八项差分算

子提取边缘后阈值化的速度比用Sobel 算子、

Prewitt 算子提取边缘后阈值化快。本文对当

前差分图像分别利用几种算子提取边缘和求取

阈值，计算中对初始阈值、最佳阈值、迭代次

数进行对比，如表1。

通过实验发现，不论采用什么算子边缘

提取后的图像灰度对比度均增强，根据公式(4)

计算，初始阈值都是127。通过迭代次数对比，

明显八向梯度算子的迭代次数少，而且求得的阈值和初始阈值相差最小，仅仅差了4 个灰度

级。所以可以直接取阈值为127，省去了寻找

初始阈值、迭代求值的过程，大大加快了阈值

化速度。利用四向差分算子边缘提取后，求取

阈值时迭代次数与八向差分算子相同，但最后

得到的最佳阈值相对初始阈值差比较大。

3 运动目标的定位

对运动目标边缘二值图像，

按列扫描，统计每一列中灰度值为

255 的像素点个数，将其投影到水平方向上，

得到运动目标边缘二值图像的水平方向投影。

同理，对图像按行扫描，可得到运动目标边缘

二值图像的垂直方向投影。

对固定场景，图像长宽的像素点个数与

实际场景长宽距离成比例。比例系数由摄像

头的高度和向下倾斜的角度以及摄像头的可

视角度决定。假定当前运动目标水平投影有

效像素起止坐标为a1，a2, 垂直投影有效像素

起止坐标为b1，b2，根据当前运动目标的水

平投影有效起止像素坐标可以对应得到目标

的所处于实际场景地面横向坐标起止位置为

a1×A/Width，a2×A/Width，纵向坐标为b1×B/

Height，b2×B/Height，其中Width 为图像的宽

度像素数，Height 为图像高度像素数。

4 结束语

利用帧间差分法能够快速地检测出运动

目标区域，采用八向差分算子，可以清晰准确

地从运动目标区域中提取运动目标边缘，通过

直接选取阈值快速得到运动目标边缘二值图

像。利用此二值图像在水平与垂直方向的投影

变化计算出图像中运动目标在水平与垂直两个

方向上移动的像素数，计算出目标的位置、移

动方向，根据两帧间的拍摄时间间隔计算出目

标移动速度。

参考文献

[1] 崔屹译. 数字图像处理技术与应用[M].

北京: 电子工业出版社,1997.122-123.

[2] 黎妹红, 张其善. 用迭代法求指纹图像中

的阈值[J]. 电子技术应用,2004-3:12-

13.

[3] 胡尚举, 田国法, 申江波. 边缘检测算子

的分析比较[J]. 大众科技,2008-9:48-

49.

作者简介

李亚荣（1953-），男，现为大连交通大学动

车运用与维护学院教授，主要从事图像采集处

理和分析的研究。

刘东东（1985-），男，硕士研究生，研究方

向为数字图像处理与分析。

作者单位

大连交通大学机械工程学院　辽宁省大连市

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