摘 要： 針對幀差法和光流法兩種運動目標檢測方法，給出了相應的細胞神經網實現方式。采用不同視頻圖像序列進行了仿真，結果證明了所提出方法的有效性。
關鍵詞： CNNs；運動目標檢測；幀差法；光流法
運動目標檢測是視頻圖像跟蹤與識別系統中的關鍵技術，在視頻監控、交通流量統計、人機交互、機器人等領域有著廣泛的應用。目前常用的方法有幀差法、背景減法、光流法等，其中幀差法和背景減法適用于攝像機靜止時運動目標的檢測，光流法則在攝像機移動時能夠得到較好的檢測效果。在運動目標檢測的各種應用領域中，對算法的實時性都有著很高的要求，因此，如何提高運算速度以滿足實時需求是科研人員需要解決的問題。
細胞神經網絡CNNs(Cellular Neural Networks)是一種具有并行處理能力的網狀非線性電路模型[1]，其基本單元稱為細胞。細胞結構簡單且細胞之間為局部互聯，因此，方便超大規模集成電路(VLSI)實現，研制成功的細胞神經網通用機(CNN Universal Machine)已被證明具有圖靈機的計算能力[2]。作為一種面向集成電路實現的神經網絡，細胞神經網很好地結合了并行計算和并行結構，具有與人眼視網膜相似的結構，因此用細胞神經網來探索視覺計算和實時圖像處理有著重要意義。當前細胞神經網主要用于實時圖像處理領域，在模式識別、仿生眼、自治機器人、信息安全、高級腦功能等研究領域也得到了成功的應用[3-5]，并出現了差值控制細胞神經網、模糊細胞神經網、多層細胞神經網、時滯細胞神經網等多種形式。
本文首先給出了CNNs的基本概念并對其穩定性進行了分析，然后針對運動目標檢測常用的幀差法和光流法，給出了基于細胞神經網的實現方式，最后采用不同視頻圖像序列進行了仿真驗證。
閾值化、濾波、空洞填充、邊緣估計、反向選擇等運算的CNNs模板可參考文獻[7-8]。
4 基于CNNs的光流運動目標檢測方法
運動產生出光流，光流是運動信息的一個近似反映?；诠饬鞣椒ǖ倪\動檢測采用了運動目標隨時間變化的光流特性，通過計算光流并對光流圖像分割來檢測運動目標。由于光流場中不同的物體會有不同的速度，因此，即使在攝像機存在運動的情況下也能檢測出獨立的運動目標。光流法的缺點是計算方法復雜、運算量大，因此很難應用于實時性要求較高場合。本文應用具有并行計算能力的細胞神經網實現光流場的估計。
4.1 連續時間域光流計算描述
細胞神經網是在連續時間域進行信息處理，因此首先考慮光流計算的連續時間域描述方法。若圖像中某像素m在時刻t的灰度值為I(x，y，t)，令點m的速度為Vm=(u，v)，則Horn & Schunck光流計算模型，其光流矢量通過如下方程組求解：
4.2 仿真試驗結果
取highway圖像序列檢驗所提出的光流運動檢測方法。該圖像序列是在攝像機移動條件下拍攝的，序列中幾乎不存在靜止對象。為得到較好檢測效果，在光流計算之后(計算運動矢量幅值)，依次采用了濾波、閾值化、空洞填充、邊緣檢測、雜點取出等一系列運算，CNNs光流法檢測結果如圖4所示。從仿真試驗可以看出，所提出方法能夠得到正確檢測結果。
本文針對常用的運動目標檢測方法，探索了細胞神經網的實現方式，最后采用不同視頻圖像序列進行了仿真驗證，結果證明了所提出方法的有效性。
參考文獻
[1] CHUA L O， YANG L. Cellular neural network： theory[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems， 1988， 35(10)：1257-1272.
[2] LINAN G， ESPEJO S， DOMINGUEZ C R. ACE4K： an analog I/O 64×64 visual microprocessor chip with 7-bit analog accuracy[J]. International Journal of Circuit Theory and Applications， 2002， 30(1)：89-116.
[3] BALYA D， ROSKA B， ROSKA T， et al. A CNN framework for modeling parallel processing in a mammalian retina[J]. International Journal of Circuit Theory and Applications， 2002， 30(2)：363-393.
[4] ARENA P， BASILE A， FORTUNA L. CNN wave based computation for robot navigation planning[M]. Proceedings of the 2004 International Symposium on Circuits and Systems， 2004：500-503.
[5] PETRAS I， ROSKA T. Application of direction constrained and bipolar waves for pattern recognition[C]. Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications， Catania， Italy， 2000：3-8.
[6] SLAVOVA A. Applications of some mathematical methods in the analysis of cellular neural networks[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics， 2000， 114(6)： 387~404.
[7] 鞠磊，鄭德玲，翁貽方.基于細胞神經網的快速圖像分割方法[J].北京工商大學學報(自然科學版)，2005，23(9)：32-34，39.
[8] 鞠磊，鄭德玲，張蕾.基于差值控制細胞神經網絡圖像濾波器[J].北京科技大學學報，2005，27(6)：375-379.