【技术实现步骤摘要】
一种动静匹配的目标检测与跟踪方法
本专利技术涉及一种动静匹配的目标检测与跟踪方法，属于数字图像处理
技术介绍
运动的视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它从图像序列中检测、识别、跟踪运动目标并对其行为进行理解和描述，属于图像分析和理解的范畴。运动分析的研究内容相当丰富，主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识；同时，动态场景中运动的快速分割、非刚性运动、目标之间互相遮挡或停止的处理等也为运动分析研究带来了一定的挑战。运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为接下来的处理过程仅仅只考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。近几十年来，国内外学者提出了许多方法用于检测和跟踪序列图像中的运动目标，对于序列图像中运动目标的检测，常用的方法有基于背景差分的方法、基于帧间差分的方法、基于特征的方法、基于光流场的方法等等。但是由于环境特点的不同，很难得到...
【技术保护点】
1.一种动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：计算得到当前图像的帧间二值图；计算帧间二值图存在白点的区域，根据所述存在白点的区域大小判断摄像机镜头的运动状态；如果存在白点的区域大于干扰阈值，则摄像机镜头运动，根据当前图像的帧间二值图计算当前帧运动物体的第一有效点，根据当前帧的帧内边缘图计算当前帧运动物体的第二有效点；根据第一有效点和第二有效点合成的二值图计算物体的运动轨迹；控制摄像机根据运动轨迹对物体进行跟踪。
【技术特征摘要】
1.一种动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：计算得到当前图像的帧间二值图；计算帧间二值图存在白点的区域，根据所述存在白点的区域大小判断摄像机镜头的运动状态；如果存在白点的区域大于干扰阈值，则摄像机镜头运动，根据当前图像的帧间二值图计算当前帧运动物体的第一有效点，根据当前帧的帧内边缘图计算当前帧运动物体的第二有效点；根据第一有效点和第二有效点合成的二值图计算物体的运动轨迹；控制摄像机根据运动轨迹对物体进行跟踪。2.如权利要求1所述的动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于在计算得到当前图像的帧间二值图之前，还包括如下步骤：对获取的图像进行降噪处理。3.如权利要求2所述的动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于采用中值滤波对获取的图像进行降噪处理，包括如下步骤：选择一个(2n+1)×(2n+1)的窗口，并用所述窗口沿图像数据进行光栅扫描；其中，n为正整数；读取窗口下各像素点对应的像素值，在获取的图像上移动窗口，每次移动后，对窗口内的各个像素值进行排序；直至获取的图像全部处理完成；将所有像素值中排在中间的一个值作为中值代替窗口中心位置像素点的原始像素值。4.如权利要求1所述的动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于采用多帧图像差分算法计算得到当前图像的帧间二值图，包括如下步骤：获取视频图像序列中连续的三帧图像，将中间帧设置为当前帧，对三针图像的相邻两帧分别进行差分运算，得到两个二值差分图像；对得到的两个二值差分图像进行与运算，当两个二值差分图像中至少有一个值为零时，将当前帧对应位置像素值设置为零，得到当前图像的帧间二值图。5.如权利要求1所述的动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于计算帧间二值图存在白点的区域，根据所述存在白点的区域大小判断摄像机镜头的运动状态，包括如下步骤：将帧间二值图等面积划分为2M块二值区域，其中M为大于3的正整数；确定二值区域中存在白点的区域个数；设定区域阈值，当二值区域中存在白点的区域个数大于区域阈值时，摄像机镜头运动；否则，摄像机镜头静止。6.如权利要求1所述的动静匹配的目标检测与跟踪方法，其特征在于根据当前图像的帧间二值图计算当前帧运动物体的第一有效点，包括如下步骤：获取当前帧的上一帧图像的帧间二值图的运动区域；将上一帧图像的帧间二值图的运动区域向外扩展K个像素点，作为当前帧的初始运动区域；其中，K为正整数；当前帧的初始运动区域内所有白点位置上的像素点，分别减去当前图像在该点的YUV值得到第一像素差值，如果该第一像素差值绝对值少于第一差值阈值，则该像素点属于当前帧运动物体的第一有效点；所有第一像素差值绝对值少于第一差值阈值的像素点组成第一有效点。7.如权利要求1所述的动静匹配的目标检测与跟...
【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳国胜，
申请(专利权)人：北京佳讯飞鸿电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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