使用Codebook算法进行视频背景建模的MATLAB代码详解
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2024-04-11 01:32:09
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随着智能视频监控系统的不断发展,视频背景建模已成为其中一个不可或缺的部分。其中,Codebook算法是一种经典的视频背景建模算法。本文将详细介绍如何使用MATLAB实现Codebook算法进行视频背景建模。

Codebook算法原理

Codebook算法是一种基于聚类的、自适应的背景模型,在视频帧中通过聚类算法将像素的颜色值分成若干类别,根据每个类别的出现频率来建立背景模型。当像素点的颜色值与背景模型差异较大时,就说明该像素点属于前景。Codebook算法的具体流程如下:

1、初始化

将第一帧图像作为背景,对每个像素初始化一个codebook,包含三个信息:颜色值、该像素颜色出现的频率和最近更新时间。

2、添加样本

如果当前像素的颜色值没有出现过,则根据像素颜色创建一个新的codebook条目。如果出现过,则判断当前帧和该像素颜色出现的时间差,如果时间差小于一定值(比如10帧),则更新该codebook的颜色值和出现频率,否则在该像素位置再添加一个新的codebook。

3、检测前景

对于每个像素,根据其颜色值和codebook,判断是否为前景像素。如果当前像素的颜色不在codebook中,或颜色值与codebook差异过大,则认为当前像素为前景。

Codebook算法MATLAB代码实现

下面将具体介绍如何使用MATLAB实现Codebook算法进行视频背景建模。

1、读取视频

使用VideoReader函数读取视频。

v = VideoReader('test_video.avi');
numFrames = v.NumberOfFrames;
frameHeight = v.Height;
frameWidth = v.Width;

2、初始化

为每个像素创建codebook,使用一个cell数组存储所有的codebook。需要设置三个参数:最大元素数量maxEntries(一般为等于3)、颜色距离阈值minMod和时间阈值lifetime。其中,maxEntries表示每个像素最多存储的codebook数量,如果超过该数量,则将对应的codebook删除,颜色距离阈值表示当前像素与codebook之间的颜色距离,如果超过该距离,则认为该像素为前景。时间阈值表示如果当前帧与codebook中颜色出现的时间差大于该值,则认为该codebook失效,需要重新创建一个新的codebook。

maxEntries = 3;
minMod = 23;
lifetime = 8;
codebook = cell(frameHeight, frameWidth);
for i = 1 : frameHeight
    for j = 1 : frameWidth
        codebook{i,j}.maxEntries = maxEntries;
        codebook{i,j}.minMod = minMod;
        codebook{i,j}.lifetime = lifetime;
        codebook{i,j}.numEntries = 0;
        codebook{i,j}.entries = [];
    end
end

3、添加样本

按照视频帧的顺序读取每一帧,对于每个像素,判断其颜色是否在当前codebook中,如果是,则更新codebook,否则添加一个新的codebook。

for k = 1 : numFrames
    fprintf('%d/%d\n', k, numFrames);
    frame = read(v, k);
    for i = 1 : frameHeight
        for j = 1 : frameWidth
            % 添加新的样本
            color = double(squeeze(frame(i, j, :)))';
            isNew = 1;
            for c = 1 : codebook{i,j}.numEntries
                modDist = norm(abs(codebook{i,j}.entries(:,c) - color));
                if modDist <= codebook{i,j}.minMod
                    codebook{i,j}.entries(1,c) = codebook{i,j}.entries(1,c)...
                        + round(color(1) - codebook{i,j}.entries(1,c)) / (codebook{i,j}.entries(3,c) + 1);
                    codebook{i,j}.entries(2,c) = codebook{i,j}.entries(2,c)...
                        + round(color(2) - codebook{i,j}.entries(2,c)) / (codebook{i,j}.entries(3,c) + 1);
                    codebook{i,j}.entries(3,c) = codebook{i,j}.entries(3,c) + 1;
                    codebook{i,j}.entries(4,c) = k;
                    isNew = 0;
                    break;
                end
            end
            % 添加新的codebook
            if isNew == 1
                if codebook{i,j}.numEntries < codebook{i,j}.maxEntries
                    codebook{i,j}.numEntries = codebook{i,j}.numEntries + 1;
                    newEntry = [color, 1, k];
                    codebook{i,j}.entries = cat(2 , codebook{i,j}.entries, newEntry);
                else
                    oldestEntry = 1;
                    for c = 2 : codebook{i,j}.maxEntries
                        if codebook{i,j}.entries(4,c) < codebook{i,j}.entries(4,oldestEntry)
                            oldestEntry = c;
                        end
                    end
                    codebook{i,j}.entries(:,oldestEntry) = [color, 1, k];
                end
            end
        end
    end
end

4、检测前景

对于每个像素,在当前codebook中查找最小的时间值和最小的模型距离。如果模型距离超过阈值,则认为该像素为前景。

foreground = zeros(frameHeight, frameWidth, numFrames);
for k = 1 : numFrames
    fprintf('%d/%d\n', k, numFrames);
    frame = read(v, k);
    for i = 1 : frameHeight
        for j = 1 : frameWidth
            minMod = Inf;
            minAge = Inf;
            for c = 1 : codebook{i,j}.numEntries
                modDist = norm(abs(codebook{i,j}.entries(1:3,c) - double(squeeze(frame(i, j, :)))'));
                if modDist < minMod
                    minMod = modDist;
                end
                age = k - codebook{i,j}.entries(4,c);
                if age < minAge
                    minAge = age;
                end
            end
            if minMod > codebook{i,j}.minMod || minAge > codebook{i,j}.lifetime
                foreground(i, j, k) = 1;
            end
        end
    end
end

5、可视化结果

使用imshow函数显示原始帧和前景掩码。

for k = 1 : numFrames
    frame = read(v, k);
    subplot(1, 2, 1); imshow(frame);
    subplot(1, 2, 2); imshow(squeeze(foreground(:, :, k)));
    pause(0.1);
end

本文详细介绍了如何使用MATLAB实现Codebook算法进行视频背景建模,根据上述的步骤实现了一个简单的视频前景检测器。Codebook算法在实际应用中有着广泛的应用,随着人工智能技术的进一步发展,这种基于聚类的自适应背景模型算法也会变得更加高效和准确。

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