基于可視光流的視頻運(yùn)動檢測方法研究.pdf

1、本文課題來源于臺灣致伸公司與中山大學(xué)圖形圖像技術(shù)實(shí)驗(yàn)室的合作項(xiàng)目：“基于監(jiān)控內(nèi)容的視頻索引與檢索”，該項(xiàng)目的目的是通過對視頻序列進(jìn)行處理、分析和理解、建立結(jié)構(gòu)和索引，以對巨量數(shù)字視頻資料實(shí)現(xiàn)有效的檢索。 視頻運(yùn)動檢測是對監(jiān)控視頻進(jìn)行處理過程中一個基礎(chǔ)且關(guān)鍵的步驟，它的目的是把運(yùn)動目標(biāo)從視頻序列中提取出來，這為后續(xù)的運(yùn)動對象的識別、跟蹤、行為和語義分析、描述等工作奠定了基礎(chǔ)。目前已經(jīng)有很多研究人員致力于這方面的研究，常用的運(yùn)動檢測

2、方法有：幀差法、減背景法和光流法，但每種方法都有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)，迄今為止還沒有一種普適性的運(yùn)動檢測方法可以對各種場景中的監(jiān)控視頻做出精確的運(yùn)動檢測。 本文提出了一種新的基于可視光流的視頻運(yùn)動檢測方法，在對基本光流進(jìn)行計算時使用最小二乘法與多尺度分析相結(jié)合來計算，為保證光流的可靠性，又引入了多尺度分析中的各向異性擴(kuò)散思想，使得計算結(jié)果更可靠，而且能消除邊緣的偽光滑，在對平滑光流束進(jìn)行選取時使用顏色區(qū)域?qū)饬鬟M(jìn)行預(yù)選，然后對區(qū)域邊緣

3、進(jìn)行平滑性判定以實(shí)現(xiàn)區(qū)域的精細(xì)界定，在計算光流束的時域積分時使用ⅡR濾波器來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的積分，這樣做提高了程序的運(yùn)行效率。 實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的方法檢測到的目標(biāo)區(qū)域較傳統(tǒng)光流法比較完整，對視頻的檢測速度和精度較傳統(tǒng)光流法都有很大的提高，而且能通過可視光流的建立忽略噪聲的影響，不會產(chǎn)生誤判，檢測結(jié)果更符合人眼的觀測結(jié)果，更接近人對運(yùn)動物體的理解，除此之外，還能根據(jù)已知信息，如目標(biāo)的運(yùn)動速度、尺寸對目標(biāo)在人工調(diào)整參數(shù)的情況下進(jìn)行有指導(dǎo)