基于光流與水平集融合的運動目標提取.pdf

1、運動目標檢測作為圖像處理中計算機視覺學(xué)科的重要分支，是近年理論和應(yīng)用的研究熱點之一，廣泛應(yīng)用于金融、交通、安全等許多領(lǐng)域，在社會生產(chǎn)和生活的各個方面顯示出越來越重要的地位和作用。
　　運動目標檢測就是利用計算機從連續(xù)的圖像序列中將感興趣的運動目標從背景中分割提取出來。運動檢測是運動分析、智能監(jiān)控中的重要處理環(huán)節(jié)，通過運動檢測可得到圖像中的運動信息，提取圖像中的運動目標或感興趣區(qū)域，簡化了后續(xù)的運動跟蹤、識別與分類的難度。
　

2、　傳統(tǒng)上依靠單一的檢測算法，很難有效完整地從復(fù)雜自然場景的圖像序列中檢測出運動目標。為了獲得較高的運動目標檢測精度和效率，多方法融合的運動檢測目前越來越受到研究者的重視，通過綜合運動目標及圖像的多信息，檢測出運動目標。但是融合方法在提高精度的同時往往抑制運動檢測效率，并且在有噪聲干擾的情況下，檢測結(jié)果會出現(xiàn)嚴重偏差。
　　本文提出一種簡單有效的基于光流場和水平集融合的新的運動目標檢測算法。首先，通過圖像序列中相鄰兩幀圖像得到光流場