動態(tài)背景下運動目標(biāo)檢測的研究.pdf

1、動態(tài)背景下運動目標(biāo)的檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要課題，在精確制導(dǎo)武器、交通監(jiān)控、智能車輛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。研究由于攝像機運動引起的背景運動并檢測其中的運動目標(biāo)具有重要的實踐意義和理論價值。本文對動態(tài)背景下運動目標(biāo)的檢測技術(shù)進行研究，主要研究動態(tài)背景補償方法和運動目標(biāo)光流檢測方法。
　　 在分析現(xiàn)有背景補償方法的基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)灰度投影法在補償背景時存在的搜索速度慢、逐幀搜索的問題，本文提出了基于最小二乘預(yù)測的灰度投影背

2、景補償方法。在灰度投影背景運動檢測方面引入折半查找思想，提高了動態(tài)背景運動搜索的效率；在此基礎(chǔ)上，采用最小二乘算法2點線性預(yù)測機制，提高了動態(tài)背景補償效率。
　　 在運動目標(biāo)檢測方面，本文對Horn-Schunck(HS)光流計算方法和Lucas-Kanade(LK)光流計算方法進行研究。針對它們存在的光流運動目標(biāo)檢測不準(zhǔn)確、對噪聲敏感等問題，本文提出了基于梯度閾值的LK-HS改進光流計算方法。將LK光流思想引入HS光流計算，增

3、強了局部微弱運動信息，提高了光流運動目標(biāo)檢測的完整性。在此基礎(chǔ)上，采用梯度閾值方法，僅在梯度值較大的點處使用亮度恒常性假設(shè)約束，在梯度較小的點處只使用全局平滑性假設(shè)約束，增加了光流運動目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
　　 為了減少光流動態(tài)背景運動目標(biāo)檢測中無效背景光流的計算、降低背景光流對目標(biāo)光流識別的干擾，本文將動態(tài)背景補償方法和光流運動目標(biāo)檢測方法相結(jié)合，即在動態(tài)背景補償之后，進行光流計算，提出了灰度投影背景運動補償與梯度閾值LK-HS