基于光流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、基于視頻圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。本文的主要研究內(nèi)容為基于光流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。光流場攜帶了有關(guān)物體運(yùn)動(dòng)和三維結(jié)構(gòu)的豐富信息，可以用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、恢復(fù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)與結(jié)構(gòu)信息、目標(biāo)分割以及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償編碼等，因此對光流場的研究一直被視為是解決視覺運(yùn)動(dòng)分析的有效途徑之一。光流法己經(jīng)成為對視頻圖像序列中物體運(yùn)動(dòng)估計(jì)的主要技術(shù)。
　　本文首先簡單介紹了目前國內(nèi)外常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。然后針對復(fù)雜環(huán)境下

2、的諸如枝葉搖擺、攝像機(jī)抖動(dòng)等波動(dòng)式干擾對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的影響問題，提出基于視頻窗口切分與分類的序列圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，該算法通過將序列圖像切分為同等大小的視頻窗口，提取窗口內(nèi)區(qū)域圖像累積幀間差矩陣的簡單統(tǒng)計(jì)特征，針對每一幀序列圖像，將視頻窗口進(jìn)行分類，把它們劃分為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)窗口和非運(yùn)動(dòng)目標(biāo)窗口(包括靜止背景窗口和波動(dòng)式干擾窗口)，并將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)窗口合并為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能在攝像機(jī)抖動(dòng)以及枝葉干擾等復(fù)雜環(huán)境下快速有效的檢測出運(yùn)動(dòng)

3、目標(biāo)。
　　結(jié)合上述新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，本文采用基于區(qū)域光流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，該算法比傳統(tǒng)光流法在效率上有了很大提高。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步提出一個(gè)聯(lián)合背景差分與區(qū)域光流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓提取方法，該方法結(jié)合基于統(tǒng)計(jì)平均的背景差分法與區(qū)域光流估計(jì)方法求得檢測結(jié)果圖像，并根據(jù)結(jié)果圖像提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在攝像機(jī)靜止、物體運(yùn)動(dòng)的場景中，該方法能夠快速準(zhǔn)確的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓，為目標(biāo)的識別、跟蹤以及運(yùn)動(dòng)行為分析等高層視覺算