動態(tài)背景下運(yùn)動目標(biāo)檢測的研究.pdf

1、動態(tài)背景下運(yùn)動目標(biāo)的檢測是計(jì)算機(jī)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(jī)運(yùn)動引起的背景運(yùn)動并檢測其中的運(yùn)動目標(biāo)具有重要的實(shí)踐意義和理論價(jià)值。本文對動態(tài)背景下運(yùn)動目標(biāo)的檢測技術(shù)進(jìn)行研究，主要研究動態(tài)背景補(bǔ)償方法和運(yùn)動目標(biāo)光流檢測方法。
　　 在分析現(xiàn)有背景補(bǔ)償方法的基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)灰度投影法在補(bǔ)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(bǔ)償方法。在灰度投影背景運(yùn)動檢測方面引入折半查找思想，提高了動態(tài)背景運(yùn)動搜索的效率；在此基礎(chǔ)上，采用最小二乘算法2點(diǎn)線性預(yù)測機(jī)制，提高了動態(tài)背景補(bǔ)償效率。
　　 在運(yùn)動目標(biāo)檢測方面，本文對Horn-Schunck(HS)光流計(jì)算方法和Lucas-Kanade(LK)光流計(jì)算方法進(jìn)行研究。針對它們存在的光流運(yùn)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(jìn)光流計(jì)算方法。將LK光流思想引入HS光流計(jì)算，增

3、強(qiáng)了局部微弱運(yùn)動信息，提高了光流運(yùn)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(diǎn)處使用亮度恒常性假設(shè)約束，在梯度較小的點(diǎn)處只使用全局平滑性假設(shè)約束，增加了光流運(yùn)動目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
　　 為了減少光流動態(tài)背景運(yùn)動目標(biāo)檢測中無效背景光流的計(jì)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(bǔ)償方法和光流運(yùn)動目標(biāo)檢測方法相結(jié)合，即在動態(tài)背景補(bǔ)償之后，進(jìn)行光流計(jì)算，提出了灰度投影背景運(yùn)動補(bǔ)償與梯度閾值LK-HS