【技术实现步骤摘要】
一种基于改进光流法的移动目标检测方法
本专利技术涉及计算机视觉
,特别涉及一种基于改进光流法的移动目标检测方法。
技术介绍
移动目标检测,是智能视频监控系统的基础技术,在导弹发射、违章拍照、卫星导航、机器人图像识别等各个领域都涉及该方面的工作。移动目标检测主要包含3种类别:帧间差分法,背景差分法,光流法。光流法在对移动目标进行检测的过程中,由于所获得的光流矢量是从三维空间投影到二维照片上的位移,因此我们得到的结果不仅仅是物体的运动轨迹,还包含物体本身在三维空间上的信息。光流法作为移动目标检测中的一类重要算法,在相关领域有着广泛的应用,但目前的光流法易受到光线变化和背景运动带来的影响,对移动目标的检测并不十分准确。有许多学者提出了帧间差分法或者是三帧差法对LK光流算法的改进算法,能够有效的提高光流法的计算速度与移动目标的计算精度。这些算法大多数都是针对静态背景的,但是对于运动背景下传统LK算法的局限性,依然没有什么效果。大多数实际的图像序列中可能存在背景的全局运动,会对光流算法产生影响。针对动态背景,很多人利用模糊U邻域(FUNN)聚类等算法实现光流的聚类,从 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进光流法的移动目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.对连续两帧图像进行预处理,即将连续两帧图像转为灰度图,并进行中值滤波;S2.对所述步骤S1预处理后的连续两帧图像利用帧间差分法产生二值图像,并去除二值图像中小面积图形;S3.根据所述步骤S2处理好的二值图对原图像进行切割,获取连续两帧移动目标轮廓图;S4.利用canny算子计算出前一帧轮廓图的边缘特征点;S5.利用LK金字塔光流法计算边缘特征点的光流矢量,进而形成光流矢量图;S6.对存在光流的特征点进行过滤;S7.利用meanshift聚类算法将过滤后特征点矢量相似的分为一类,计算各类的中心点;S8. ...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进光流法的移动目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.对连续两帧图像进行预处理,即将连续两帧图像转为灰度图,并进行中值滤波;S2.对所述步骤S1预处理后的连续两帧图像利用帧间差分法产生二值图像,并去除二值图像中小面积图形;S3.根据所述步骤S2处理好的二值图对原图像进行切割,获取连续两帧移动目标轮廓图;S4.利用canny算子计算出前一帧轮廓图的边缘特征点;S5.利用LK金字塔光流法计算边缘特征点的光流矢量,进而形成光流矢量图;S6.对存在光流的特征点进行过滤;...
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