时空多尺度运动目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种时空多尺度运动目标检测方法，采用多尺度图像分块，以及子块重叠逼近潜在运动目标区大小的思想，寻找适合运动目标的最合适的分块大小和分块位置，来检验和定位不同大小的运动目标的运动区域；针对空间多尺度运动显著性检验所得到的运动区域，对其进行时间多尺度差分处理，由小到大调整帧间差分间隔，搜寻每个运动区域内达到最优运动显著性状态时的帧间间隔，从而实现检测和跟踪出各个运动目标。本发明专利技术同时考虑了空间多尺度和时间多尺度，能够检测出复杂背景图象中具有不同位置、尺寸和运动速度的多个运动目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉与成像目标自动识别的科学
，具体涉及一种时空多尺度运动目标检测分析方法。
技术介绍
在现实的场景中，特别是复杂背景条件下，存在各种大小尺寸的运动对象及各种运动速度的对象需要一并检测和分析。然而，现有的大多数方法和算法是单一时间尺度的，即依据相邻帧的逐帧检测。例如相邻帧的差分，仅能检测快速移动的目标，不具备检测各种运动快慢目标的适应能力，性能不稳定，漏警率和虚警率高。对于不同空间分布和大小的目标，也仅能应对尺度范围固定或较窄的情形。更重要的是，现存的方法缺乏一个处理时间-空间尺度的统一的架构性的解决途径，多为就事论事(ad hoc)，不具备同时检测分析各种空间尺度和各种时间尺度运动对象的适应性和有效性。采用具有自适应背景更新的背景减法的运动目标检测方法，是目前智能监控系统研究的热点。它通过寻找具有自适应性的背景模型，让背景参考图像能适应场景的变化，以改善传统背景减法的检测效果。Stauffer与Grimson利用自适应的高斯混合模型对每个像素用高斯混合分布建模，并且利用在线估计来更新模型，从而可靠地处理了背景混乱运动的干扰等影响。这种像素级的高斯混合模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种时空多尺度运动目标检测方法，具体为：(1)确定M个窗口，其尺寸从小到大依次为：(Smin_x，Smin_y)，(Smin_x+ΔSx，Smin_y+ΔSy)，…，(Smin_x+(M?1)ΔSx，Smin_y+(M?1)ΔSy)；(2)利用最小窗口(Smin_x，Smin_y)分别对t时刻的帧图像ft(x，y)和t+Δt时刻的帧图像ft+Δt(x，y)逐像素点遍历，得到每一像素点(x，y)对应的窗口区域和(3)计算最小窗口(Smin_x，Smin_y)在像素点(x，y)处的覆盖区域Ωx，y的运动显著性度量值Valuechange(x，y)＝Diffgray(x，y)1/α×Diffarea...

【技术特征摘要】
1.一种时空多尺度运动目标检测方法，具体为: (1)确定M个窗口，其尺寸从小到大依次为:2.根据权利要求1所述的时空多尺...

【专利技术属性】
技术研发人员：张天序，
申请(专利权)人：南京华图信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：