基于光流場的視頻運(yùn)動(dòng)檢測

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1、山東大學(xué)碩士學(xué)位論文·但是總的說來，當(dāng)前對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測問題的研究尚處于對于特定問題設(shè)計(jì)特定方法的階段，對場景復(fù)雜多變工作環(huán)境的自適應(yīng)能力很差。常常是當(dāng)背景較簡單或者在各自特定的工作場合，設(shè)計(jì)的方法或系統(tǒng)可以較好的工作。但是當(dāng)背景較復(fù)雜時(shí)它們常常遇到很大的困難，甚至失去作用。這是因?yàn)椋?1)現(xiàn)有的檢測算法或系統(tǒng)都是在一定的假設(shè)條件下建立的，它不能有效的應(yīng)用于各種場合，無法適應(yīng)客觀世界的復(fù)雜多樣性。(2)Eh于這些方法大多數(shù)是直接使用二維目標(biāo)圖像或者圖像序列，只使用目標(biāo)的二維圖像信息無法對目標(biāo)進(jìn)行完整的描述，信息的丟失對目標(biāo)的檢測

2、率常常有較大的影響，雖然采用多目攝像機(jī)可以在一定程度上彌補(bǔ)這些丟失的信息，但是如何很好的融合這些信息尚缺乏有效的方法。(3)已有的方法和系統(tǒng)缺乏對先驗(yàn)知識和經(jīng)驗(yàn)的有效利用(如何表示這些知識、如何組織這些知識、如何利用這些知識還處于探討階段)，而這是人類視覺常用的方法。(∞場景中的照明情況、目標(biāo)表面的物理性質(zhì)、場景中物體的三維空間關(guān)系以及攝影機(jī)的特性等因素的綜合影響，僅僅反映為圖像的灰度信息，從而造成運(yùn)動(dòng)物體檢測方法對客觀世界的多解性，對周圍環(huán)境中光線亮度漸變和微小噪聲干擾的適應(yīng)性能。自然光線和燈光的亮度是在不斷變化的，平時(shí)人眼

3、可能感覺不到這些光線亮度的變化，但是在對場景中運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行檢測時(shí)，光線亮度的細(xì)微變化和微小噪聲的干擾會(huì)對檢測結(jié)果產(chǎn)生很大影響。如果檢測算法不能適應(yīng)這些變化，可能會(huì)導(dǎo)致檢測失敗。(5)圖像計(jì)算常見的沉重計(jì)算負(fù)擔(dān)。當(dāng)背景復(fù)雜時(shí)，目標(biāo)檢測更加困難，對方法的精確性和快速性提出了更高的要求。1．2．1圖像預(yù)處理由于受到外界環(huán)境等因素的干擾，采集到的視頻圖像被加入了噪聲信號，因此需要對采集的原始圖像先進(jìn)行預(yù)處理，再進(jìn)行目標(biāo)的檢測。圖像預(yù)處理主要是指圖像的去噪，傳統(tǒng)的去噪方法有均值濾波，中值濾波等，還有一些處理效果更好的濾波方法，如多級中值

4、濾波，Donoho軟門限濾波等。7山東大學(xué)碩士學(xué)位論文1．2．2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測在客觀世界中，如何從圖像中檢測出所關(guān)注的目標(biāo)是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)。對目標(biāo)的檢測可以在靜態(tài)圖像上進(jìn)行，也可以在序列圖像上結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行。對于靜態(tài)圖像中目標(biāo)的檢測，主要有基于圖像分割技術(shù)的方法、基于模板匹配的方法等口¨?；趫D像分割的方法，可以利用目標(biāo)圖像的灰度、紋理等特征來分割出目標(biāo)和背景，再利用目標(biāo)的先驗(yàn)知識對目標(biāo)和背景進(jìn)行分離?；谀０迤ヅ涞姆椒ǎ瑒t是利用目標(biāo)的模板來尋找場景中的相似目標(biāo)。對圖像序列中檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，主要有差分圖像法、基于光流場的

5、方法、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法、基于小波變換的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等n11。(1)差分圖像法‘1凇1。根據(jù)差分策略不同，又可以分為幀差法(temporaldifference)n71和背景差分法(back舯undsubtraction)n81。幀差法的基本原理是將前后兩幀圖像對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值相減；而背景差分法則是將當(dāng)前幀和背景幀對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值相減。在環(huán)境亮度變化不大的情況下，如果對應(yīng)像素灰度相差很小，可以認(rèn)為此處景物是靜止的；如果圖像區(qū)域某處的灰度變化很大，則認(rèn)為這是由于圖像中運(yùn)動(dòng)物體引起的，然后求出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像中的位置

6、。它的突出特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單、運(yùn)算速度快，在大多數(shù)情況下檢測效果較好，常常用于對實(shí)時(shí)性要求比較高的場合。然而這種方法常常出現(xiàn)兩種不良的效果：(1)兩幀間運(yùn)動(dòng)物體重疊部分沒有檢測出來，而只檢測出物體的一部分；(2)檢測出物體在兩幀中的目標(biāo)信息比真實(shí)物體大得多。Syarol等人n伽提出序列圖像信息是不斷累積的，其冗余度可以在高階統(tǒng)計(jì)過程中用來減少附加噪聲的影響。Dubuisson例提出利用3幀圖像計(jì)算出兩個(gè)差圖像，再令它們對應(yīng)像素相乘，文獻(xiàn)【21】提出利用6幀序列圖像得到3幅差分圖像，然后令它們的對應(yīng)像素相乘來消除偽運(yùn)動(dòng)信息。另外，差

7、分圖像法是以圖像背景固定不變?yōu)榍疤岬?，如果圖像背景運(yùn)動(dòng)時(shí)，則應(yīng)先對由攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)引起的背景運(yùn)動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償，然后再進(jìn)行差分運(yùn)算。這種情況下，差分圖像法的有效性比較強(qiáng)烈的依賴于背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法的準(zhǔn)確程度。(2)基于光流場的方法豫Ⅻ1。通過計(jì)算圖像的光流場，再結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行目標(biāo)檢測。所謂光流是指圖像中模式運(yùn)動(dòng)的速度，它是一種二維(2D)瞬時(shí)速度場，其中的2D速度矢量是景物中可見點(diǎn)的三維(3D)速度矢量在成像表面的投影。8山東大學(xué)碩士學(xué)位論文光流不僅包含了被觀察物體的運(yùn)動(dòng)信息，而且攜帶著有關(guān)景物三維結(jié)構(gòu)的豐富信息。光流法檢測運(yùn)動(dòng)目

8、標(biāo)的基本原理是：給圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)賦予一個(gè)速度矢量，這就形成了一個(gè)圖像運(yùn)動(dòng)場，在運(yùn)動(dòng)的一個(gè)特定時(shí)刻，圖像上的點(diǎn)與三維物體上的點(diǎn)一一對應(yīng)，這種對應(yīng)關(guān)系可由投影關(guān)系得到，根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)的速度矢量特征，可以對圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。如果圖像中沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則光流矢量在整個(gè)圖像區(qū)域是連