视频中运动目标检测技术.pptx
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视频中运动目标检测技术.pptx
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运动目标检测技术,内部讨论资料张明军,研究意义,视频图像中包含了太多的信息量,不利于计算机的处理。
但是,一般来说,对其中运动的物体会更感兴趣。
而对静止的背景图像,一般来说,对它们的关注程度少得多,往往也不包含主要的信息。
运动目标检测的常见方法,帧差法背景减除法光流法,帧差法,基本原理主要是考虑到运动物体在相邻的帧之间有位移,而背景图像在相邻的帧之间的位置是相对固定的,如果用相邻的帧进行点对点的相减,那么运动物体区域的差值会很大,背景部分的差值接近于0(理想状态下是0),帧差法,二帧差分数学模型,,=,1,,,=1,0,,运动目标,前一帧,后一帧,差分图,帧差法,存在的问题能够检测到运动目标,但检测到的目标不完整,且在目标内部存在“空洞”,位置也不够精确,在运动物体的运动方向上被拉伸了,检测出来的目标区域要比实际的物体大一些。
帧差法,二帧差分法的改进:
三帧差分法提取连续三帧图像来分别计算相邻两帧图像的差分图像,然后又将所得到的两个差分图像进行对应像素的相与操作,从而提取出运动目标。
,=,1,+1,,,=1,0,,前一帧,中一帧,后一帧,差分,差分,与操作,帧差法,结论帧差法简单,具有很强的适应性;提取出的运动目标区域不够完整(有空洞);帧差法一般用来做目标检测的预处理,结合其它的方法共同完成目标检测。
背景减除法,基本原理选取一个图像或多个图像的综合作为场景的背景图像,检测时,用当前帧和存储的背景图像差分,经过对差分结果二值化,找到运动目标区域。
背景减除法,背景图像的获取方法当场景中没有运动目标时,拍摄场景图像作为背景图像。
在背景场景按季节、时间有规律变化的密闭环境下,检测效果很好。
但是,在开放环境下,例如马路、车站、银行门口等场景,存在许多随机的变化,这种简单的方法往往不行。
因此,需要背景自动更新,背景减除法,背景自动更新的基本思想定义,为图像序列中t时刻的图像,为t时刻的背景图像则求差分图为:
则背景更新为(为背景更新速率):
,=,,+1,=1,+,,背景减除法,背景图像的获取方法之二:
自动建立从理论上看,只要背景不变化,背景减除法就能够得到理想的运动目标检测结果。
但是,由于存在光照变化、摄像机抖动、云彩飘动和树木摇动等影响,背景都会随着时间有所变化,所以定义(建立)背景和更新背景是很有必要,也是难点。
背景减除法,常见的背景建立和更新方法:
中值(或均值)滤波的方法方法基于码本的模型混合高斯建模法,光流法,主要思想光流是一个空间运动的物体在被观测面上的像素运动的瞬时速度场,是场景中可见点的三维速度矢量在成像平面上的投影,是一种二维运动估算的方法。
对于此方法,很多资料显示该方法耗费资源,复杂度高,实用价值不大。
因此,在此不深入学习,不介绍其数学模型。
目标检测典型算法比较,目标检测典型算法优缺点,谢谢,请完成相关实验。
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