【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于运动显著目标检测处理
，具体的说是一种基于滤波器的能量感知运动显著目标检测算法。
技术介绍
运动显著目标检测作为计算机视觉领域中一个非常重要的研究课题，在视频监控、工业控制、机器人视觉以及自主运载器导航等方面都具有广泛的应用前景。在目标检测技术中，随着应用领域、应用环境的不断变化，需求也越来越复杂，对目标检测的准确性、实时性、稳定性以及可移植性的要求越来越高。目前，目标检测技术主要是通过特征检测与特征融合对目标进行定位，由于应用环境多样，特征的选取、检测算法的复杂度和融合方式等因素都会对目标检测结果产生影响，特征检测及融合后的检测结果通常含有冗余，现有技术无法满足应用领域对目标检测技术的性能要求。通常提高目标检测性能的途径有两种：一个途径是从特征检测入手，在特征提取的时候，选取更加有代表性和有针对性的特征，来适应目标的多样性，或者优化特征检测技术的算法，诸如提取多个局部特征替代全局特征，使提取出的特征更加准确地表达目标特性；另一个途径是从特征融合方式入手，通常引入模糊理论或分类器级联等模式优化融合结果，以提高目标检测的精确度。对于前者而言，由于目标多样，且受环境变化影响，如果特征选取稍有不当，就会影响目标检测的准确度。对于后者而言，复杂算法的引入虽然能够提高目标检测的准确度，但是算法复杂度会严重影响目标检测算法的实时性。滤波是图像处理的常用技术，是图像预处理与后期结果优化中不可缺少的操作，滤波结果直接影响到图像质量以及对图像的处理和分析。常用的滤波器有非线性滤波器、中值滤波器和形态学滤波器等，这些滤波器主要用于图像的降噪、平滑或形状识...
【技术保护点】
一种基于滤波器的能量感知运动显著目标检测算法，该算法内容具体包括如下步骤：第一步，将输入的待观测视频信息解码为独立的图像帧序列，经过色彩空间变换成YUV空间图像，该图像帧序列的分辨率尺寸保持与原有输入视频分辨率相同；第二步，通过基本特征检测、特征融合常规运动显著目标检测技术，本次采用光流法与显著分析法提取运动特征与显著特征，采用自适应加权融合方式，提取图像帧序列中的目标，并获取运动目标所在区域的二值化图像帧信息，该信息主要由运动目标所在区域的定点坐标构成；第三步，对图像帧序列中的每一帧都分别进行水平方向和垂直方向的能量搜索计算,记待测视频图像帧的尺寸大小为n×m，记水平方向第i列能量线的能量为记垂直方向第j行能量线的能量为第四步，根据摄像机镜头与被测运动显著目标之间的相对距离，预估计运动目标的能量量值范围，确定水平方向预估计能量阈值PTHX，{PTHX∈Z|PTHX≥0}和垂直方向预估计能量阈值PTHY，{PTHY∈Z|PTHY≥0}，水平方向预估计能量阈值PTHX和垂直方向预估计能量阈值PTHY根据移动摄像头镜头与被测物间的距离决定，该距离可由红外传感器或者激光传感器获得；第五步，对...
【技术特征摘要】
1.一种基于滤波器的能量感知运动显著目标检测算法，该算法内容具体包括如下步骤：第一步，将输入的待观测视频信息解码为独立的图像帧序列，经过色彩空间变换成YUV空间图像，该图像帧序列的分辨率尺寸保持与原有输入视频分辨率相同；第二步，通过基本特征检测、特征融合常规运动显著目标检测技术，本次采用光流法与显著分析法提取运动特征与显著特征，采用自适应加权融合方式，提取图像帧序列中的目标，并获取运动目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨大伟，毛琳，张汝波，刘冠群，吴俊伟，姬梦婷，
申请(专利权)人：大连民族大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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