CN108230368A - 一种快速运动目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种快速运动目标检测方法，包括以下步骤：S1：采集视频图像，对视频图像序列进行预处理；S2：通过改进帧差法，精确获取运动目标区域；S3：利用改进的光流法，在光亮度不连续的情况下，准确地提取运动目标区域特征点的光流，并对光流矢量采用阈值标注，进而检测出运动目标。本发明的快速运动目标检测算法，有效的克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差，该目标检测算法鲁棒性强，计算量小。

Description

一种快速运动目标检测方法

技术领域

本发明涉及一种快速运动目标检测方法。

背景技术

运动对象检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分，它是计算机视觉、模式识别、目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点和难点，在军事、国防和工业等领域有着广阔的应用前景。图像序列运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视。它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，简化图像处理过程，得到所需的运动矢量，从而能够识别与跟踪物体在运动检测中，以视频图像中运动目标检测为主。图像序列运动可以分为4种模式：摄像机和目标都静止、摄像机静止但目标运动、摄像机运动且目标也运动以及摄像机运动但目标静止。其中，摄像机静止物体运动是一类非常重要的场景分析，包括运动目标检测、目标运动特性估计。

现有的图像序列的运动目标检测可以归纳为背景减法、帧差法和光流法等几种。背景减法实现简单，并且能够完整地分割出运动对象，是对背景已知情况下的应用，但该方法在背景变化或复杂的情况下，检测结果很不完善。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种快速运动目标检测方法。

一种快速运动目标检测方法，包括以下步骤：

S1：采集视频图像，对视频图像序列进行预处理；

S2：通过改进帧差法，精确获取运动目标区域；

S3：利用改进的光流法，在光亮度不连续的情况下，准确地提取运动目标区域特征点的光流，并对光流矢量采用阈值标注，进而检测出运动目标。

进一步的，所述改进帧差法具体如下：

1)第1帧与第2帧做“差分”操作，得到差分图像p₁：

2)第2帧与第3帧进行“差分”操作，得到差分图像p₂：

3)p₁与p₂进行“与”操作，得到新图像p₃：

4)p₂与p₃进行“异或”操作，得到检测结果图像：

5)p₃与p₄进行“与”操作，得到检测结果图像：

进一步的，所述改进的光流法具体如下：

1)假定时刻t处于图像坐标(x,y)位置的点由于物体的运动在(t+dt)时刻出现在图像坐标(x+dx,y+dy)处，在t时刻该像素的灰度为I(x,y,t)，在(t+dt)时刻的灰度为I(x+dx,y+dy,t+dt)，dt很小，根据假设认为此点在移动过程中像素灰度不变，即：

I(x+dx,y+dy,t+dt)＝I(x,y,t)；

左边用泰勒公式展开，经化简和略去二次项，得：

记为(x,y)处像素点在t时刻沿横纵坐标的移动速度,称(u,v)为光流场,令得光流基本方程：

(I_x,I_y)(u,v)^T+I_t＝0；

2)根据GDIM模型(generalized dynamic image mode)，灰度不是保持恒定，而是变化的，改进的光流场方程可以表示为：

I(r+Δr)＝M(r)I(r)+C(r)；

式中，M(r)＝1+Δm(r)；Δm(r)为偏离系数；C(r)为干扰误差，则有：

ΔI＝I(r+Δr)-I(r)＝Δm(r)I(r)+C(r)；

3)设定光流值的阈值f，P点的光流f_P为：

当f_P≥f时，P为目标点，进行光流标注，当f_P＜f时，P为背景点，不进行光流标注。

本发明的有益效果是：

本发明的快速运动目标检测算法，有效的克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差，该目标检测算法鲁棒性强，计算量小。

具体实施方式

以下具体实施例对本发明作进一步阐述，但不作为对本发明的限定。

一种快速运动目标检测方法，包括以下步骤：

S1：采集视频图像，对视频图像序列进行预处理；

S2：通过改进帧差法，精确获取运动目标区域；

S3：利用改进的光流法，在光亮度不连续的情况下，准确地提取运动目标区域特征点的光流，并对光流矢量采用阈值标注，进而检测出运动目标。

所述改进帧差法具体如下：

1)第1帧与第2帧做“差分”操作，得到差分图像p₁：

2)第2帧与第3帧进行“差分”操作，得到差分图像p₂：

3)p₁与p₂进行“与”操作，得到新图像p₃：

4)p₂与p₃进行“异或”操作，得到检测结果图像：

5)p₃与p₄进行“与”操作，得到检测结果图像：

所述改进的光流法具体如下：

1)假定时刻t处于图像坐标(x,y)位置的点由于物体的运动在(t+dt)时刻出现在图像坐标(x+dx,y+dy)处，在t时刻该像素的灰度为I(x,y,t)，在(t+dt)时刻的灰度为I(x+dx,y+dy,t+dt)，dt很小，根据假设认为此点在移动过程中像素灰度不变，即：

I(x+dx,y+dy,t+dt)＝I(x,y,t)；

左边用泰勒公式展开，经化简和略去二次项，得：

记为(x,y)处像素点在t时刻沿横纵坐标的移动速度,称(u,v)为光流场,令得光流基本方程：

(I_x,I_y)(u,v)^T+I_t＝0；

2)根据GDIM模型(generalized dynamic image mode)，灰度不是保持恒定，而是变化的，改进的光流场方程可以表示为：

I(r+Δr)＝M(r)I(r)+C(r)；

式中，M(r)＝1+Δm(r)；Δm(r)为偏离系数；C(r)为干扰误差，则有：

ΔI＝I(r+Δr)-I(r)＝Δm(r)I(r)+C(r)；

3)设定光流值的阈值f，P点的光流f_P为：

当f_P≥f时，P为目标点，进行光流标注，当f_P＜f时，P为背景点，不进行光流标注。

Claims (3)

1.一种快速运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集视频图像，对视频图像序列进行预处理；

S2：通过改进帧差法，精确获取运动目标区域；

S3：利用改进的光流法，在光亮度不连续的情况下，准确地提取运动目标区域特征点的光流，并对光流矢量采用阈值标注，进而检测出运动目标。

2.根据权利要求1所述的快速运动目标检测方法，其特征在于，所述改进帧差法具体如下：

1)第1帧与第2帧做“差分”操作，得到差分图像p₁：

2)第2帧与第3帧进行“差分”操作，得到差分图像p₂：

3)p₁与p₂进行“与”操作，得到新图像p₃：

4)p₂与p₃进行“异或”操作，得到检测结果图像：

5)p₃与p₄进行“与”操作，得到检测结果图像：

3.根据权利要求1所述的快速运动目标检测方法，其特征在于，所述改进的光流法具体如下：

1)假定时刻t处于图像坐标(x,y)位置的点由于物体的运动在(t+dt)时刻出现在图像坐标(x+dx,y+dy)处，在t时刻该像素的灰度为I(x,y,t)，在(t+dt)时刻的灰度为I(x+dx,y+dy,t+dt)，dt很小，根据假设认为此点在移动过程中像素灰度不变，即：

I(x+dx,y+dy,t+dt)＝I(x,y,t)；

左边用泰勒公式展开，经化简和略去二次项，得：

记为(x,y)处像素点在t时刻沿横纵坐标的移动速度,称(u,v)为光流场,令得光流基本方程：

(I_x,I_y)(u,v)^T+I_t＝0；

2)根据GDIM模型(generalized dynamic image mode)，灰度不是保持恒定，而是变化的，改进的光流场方程可以表示为：

I(r+Δr)＝M(r)I(r)+C(r)；

式中，M(r)＝1+Δm(r)；Δm(r)为偏离系数；C(r)为干扰误差，则有：

ΔI＝I(r+Δr)-I(r)＝Δm(r)I(r)+C(r)；

3)设定光流值的阈值f，P点的光流f_P为：

当f_P≥f时，P为目标点，进行光流标注，当f_P＜f时，P为背景点，不进行光流标注。