基于光流的運動目標檢測方法研究.pdf

1、基于視頻圖像序列的運動目標檢測與跟蹤是計算機視覺領域的一個重要研究課題。本文的主要研究內容為基于光流的運動目標檢測算法。光流場攜帶了有關物體運動和三維結構的豐富信息，可以用于運動目標檢測、恢復目標的運動與結構信息、目標分割以及運動補償編碼等，因此對光流場的研究一直被視為是解決視覺運動分析的有效途徑之一。光流法己經成為對視頻圖像序列中物體運動估計的主要技術。
　　本文首先簡單介紹了目前國內外常用的運動目標檢測算法。然后針對復雜環(huán)境下

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

3、目標。
　　結合上述新的運動目標檢測算法，本文采用基于區(qū)域光流的運動目標檢測算法，該算法比傳統(tǒng)光流法在效率上有了很大提高。在此基礎上，本文進一步提出一個聯(lián)合背景差分與區(qū)域光流的運動目標輪廓提取方法，該方法結合基于統(tǒng)計平均的背景差分法與區(qū)域光流估計方法求得檢測結果圖像，并根據(jù)結果圖像提取出運動目標輪廓，實驗結果表明，在攝像機靜止、物體運動的場景中，該方法能夠快速準確的提取運動目標的輪廓，為目標的識別、跟蹤以及運動行為分析等高層視覺算