基于光流场的视频运动检测

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1、山东大学硕士学位论文·但是总的说来，当前对运动目标检测问题的研究尚处于对于特定问题设计特定方法的阶段，对场景复杂多变工作环境的自适应能力很差。常常是当背景较简单或者在各自特定的工作场合，设计的方法或系统可以较好的工作。但是当背景较复杂时它们常常遇到很大的困难，甚至失去作用。这是因为：(1)现有的检测算法或系统都是在一定的假设条件下建立的，它不能有效的应用于各种场合，无法适应客观世界的复杂多样性。(2)Eh于这些方法大多数是直接使用二维目标图像或者图像序列，只使用目标的二维图像信息无法对目标进行完整的描述，信息的丢失对目标的检测

2、率常常有较大的影响，虽然采用多目摄像机可以在一定程度上弥补这些丢失的信息，但是如何很好的融合这些信息尚缺乏有效的方法。(3)已有的方法和系统缺乏对先验知识和经验的有效利用(如何表示这些知识、如何组织这些知识、如何利用这些知识还处于探讨阶段)，而这是人类视觉常用的方法。(∞场景中的照明情况、目标表面的物理性质、场景中物体的三维空间关系以及摄影机的特性等因素的综合影响，仅仅反映为图像的灰度信息，从而造成运动物体检测方法对客观世界的多解性，对周围环境中光线亮度渐变和微小噪声干扰的适应性能。自然光线和灯光的亮度是在不断变化的，平时人眼

3、可能感觉不到这些光线亮度的变化，但是在对场景中运动物体进行检测时，光线亮度的细微变化和微小噪声的干扰会对检测结果产生很大影响。如果检测算法不能适应这些变化，可能会导致检测失败。(5)图像计算常见的沉重计算负担。当背景复杂时，目标检测更加困难，对方法的精确性和快速性提出了更高的要求。1．2．1图像预处理由于受到外界环境等因素的干扰，采集到的视频图像被加入了噪声信号，因此需要对采集的原始图像先进行预处理，再进行目标的检测。图像预处理主要是指图像的去噪，传统的去噪方法有均值滤波，中值滤波等，还有一些处理效果更好的滤波方法，如多级中值

4、滤波，Donoho软门限滤波等。7山东大学硕士学位论文1．2．2运动目标检测在客观世界中，如何从图像中检测出所关注的目标是计算机视觉的基础。对目标的检测可以在静态图像上进行，也可以在序列图像上结合目标的运动特征进行。对于静态图像中目标的检测，主要有基于图像分割技术的方法、基于模板匹配的方法等口¨。基于图像分割的方法，可以利用目标图像的灰度、纹理等特征来分割出目标和背景，再利用目标的先验知识对目标和背景进行分离。基于模板匹配的方法，则是利用目标的模板来寻找场景中的相似目标。对图像序列中检测运动目标，主要有差分图像法、基于光流场的

5、方法、基于统计模型的方法、基于小波变换的方法和基于神经网络的方法等n11。(1)差分图像法‘1凇1。根据差分策略不同，又可以分为帧差法(temporaldifference)n71和背景差分法(back舯undsubtraction)n81。帧差法的基本原理是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减；而背景差分法则是将当前帧和背景帧对应像素点的灰度值相减。在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素灰度相差很小，可以认为此处景物是静止的；如果图像区域某处的灰度变化很大，则认为这是由于图像中运动物体引起的，然后求出运动目标在图像中的位置

6、。它的突出特点是实现简单、运算速度快，在大多数情况下检测效果较好，常常用于对实时性要求比较高的场合。然而这种方法常常出现两种不良的效果：(1)两帧间运动物体重叠部分没有检测出来，而只检测出物体的一部分；(2)检测出物体在两帧中的目标信息比真实物体大得多。Syarol等人n伽提出序列图像信息是不断累积的，其冗余度可以在高阶统计过程中用来减少附加噪声的影响。Dubuisson例提出利用3帧图像计算出两个差图像，再令它们对应像素相乘，文献【21】提出利用6帧序列图像得到3幅差分图像，然后令它们的对应像素相乘来消除伪运动信息。另外，差

7、分图像法是以图像背景固定不变为前提的，如果图像背景运动时，则应先对由摄像机运动引起的背景运动进行补偿，然后再进行差分运算。这种情况下，差分图像法的有效性比较强烈的依赖于背景运动补偿算法的准确程度。(2)基于光流场的方法豫Ⅻ1。通过计算图像的光流场，再结合目标的运动特征进行目标检测。所谓光流是指图像中模式运动的速度，它是一种二维(2D)瞬时速度场，其中的2D速度矢量是景物中可见点的三维(3D)速度矢量在成像表面的投影。8山东大学硕士学位论文光流不仅包含了被观察物体的运动信息，而且携带着有关景物三维结构的丰富信息。光流法检测运动目

8、标的基本原理是：给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量，这就形成了一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连