基于幀間差分的運動目標檢測.pdf

1、運動目標檢測是計算機視覺領域的基礎研究之一,在軍事和民用上都有著廣泛的應用范圍和良好的發(fā)展前景。但是由于外界環(huán)境的不穩(wěn)定以及運動本身的復雜多變,運動目標檢測往往會遇到很多問題。傳統(tǒng)的檢測方法各有優(yōu)勢,但一般都只能在一定場合和條件下才能獲得較好的效果。在研究了現(xiàn)有算法后,本文以幀間差分法為基礎,主要展開了兩個方面的研究工作。
　　首先,針對動態(tài)背景,采用了基于SIFT特征匹配的攝像機運動估計方法。通過SIFT算法對視頻相鄰幀進行局部

2、特征提取,獲取匹配點對集合,通過特征點鄰域灰度的統(tǒng)計信息對匹配結果進行篩選,結合六參數模型以及最小二乘法優(yōu)化算法進行運動參數的計算,最后在實驗中以直接幀差結果和經過運動估計后的幀差結果進行比較,證明本方法能準確地完成攝像機運動估計,有效地去除背景運動對局部運動目標檢測帶來的不利影響。
　　接著以運動目標檢測的準確性和實時性為出發(fā)點,改進了一種基于均值漂移聚類的運動目標檢測方法。本算法采用分塊思想,對二值化后的差分圖像提取運動區(qū)域包