基于光流的动态背景运动目标检测算法

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1、基于光流的动态背景运动目标检测算法摘要：Horn-Schunch光流（HS）算法能够在动态的背景中检测出完整的运动目标，但该算法存在计算量大，且在图像纹理平滑区域不能检测出光流的问题。本文对HS算法的运算量进行了分析，提出利用金字塔Lucas-Kanade（LK）光流估计背景的运动作为HS光流迭代初值的方法检测动态背景中的完整的运动目标。关键词：动态背景金字塔LK光流HS光流运动目标检测基金项目：航空基金No.2010ZC56005No.2010ZC56006江西省教育厅科技项目No.GJJ10189De

2、tectionofMovingTargetinMovingBackgrounduseopticalflowAbstract：Horn-Schunchopticalflowalgorithmcandetectcompletemovingtargetindynamicbackground,buttherearesomeproblemslikeitslargecomputationanditisunabletodetectopticalflowinthesmoothregion.Inthispaper,wean

3、alyzedthecomputationoftheHorn-SchunchalgorithmandproposedthemethodtodetectcompletemovingtargetindynamiccontextcombiningthemethodofPyramidLucas-KanadeopticalflowandHorn-Schunchopticalflow。Keyword:dynamicbackgroundPyramidLKopticalflowHSopticalflowmovingtarg

4、etdetection1引言运动目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究内容之一，也是后续运动目标跟踪和理解的基础。按摄像机是否运动，运动目标检测可以分为静态背景的运动目标检测和动态背景的运动目标检测。静态背景的运动目标检测技术已日趋成熟，主要方法有减背景法[1,2]，帧间差分法[3]和光流法[4]。而动态背景的运动目标检测由于存在背景运动和目标运动两个相互独立的运动使问题变得复杂，发展较为缓慢。主要方法有基于运动补偿的的[5,6]和基于光流的运动目标检测[7]两类算法。基于运动补偿的算法通过对连续两帧中的

5、一帧做运动补偿，将动态背景转换为静态背景，再利用帧间差分法提取运动目标区域。该类算法的有效性很大程度上取决于运动补偿的准确性，而且帧间差分后只能得到运动目标的边缘，并不能得到完整的目标轮廓，这给后续的目标特征提取和跟踪带来了很大困难。光流法中的HS光流法能在运动背景下检测出完整的运动目标，但由于其计算量大，对噪声敏感，并且在纹理平滑区域检测不到光流，使其很难直接应用于实时运动目标检测。金字塔LK光流法则具有运算速度快的特点，但其计算的稀疏点光流，无法提取完整的目标。针对HS光流计算量大的问题，在云台摄像机

6、机座位置固定的特定应用背景下，本文通过对HS光流计算量进行分析，利用金字塔LK光流法估计背景光流值作为HS光流初始值的方法检测动态背景中的完整的运动目标。与传统点匹配需要检测两帧的特征点，不同金字塔LK光流具有只需提取前一帧图像中的角点，即可进行光流运算，且运算速度快的特点。但提取的是稀疏光流，无法提取目标轮廓。本文利用金字塔LK光流计算背景光流，将该光流作为HS光流的初始值进行迭代运算。从而减少了迭代次数，加快了运算速度，且解决了平滑区域的检测不到光流的问题。本文算法流程图如下：图1流程图图2迭代运算2

7、.HS光流法光流算法通常假定：与三维空间物体点对应的图像点及其附近点的灰度值在运动中保持不变(亮度守恒)。设为三维空间某点时刻在某图像投影的的灰度值，在时刻该点在新的图像中的位置为，根据以上假设有(1)将上式在处进行一阶泰勒级数展开并忽略高次项得(2)(3)将（3）式两边同除得到光流约束方程(4)光流约束方程的求解是一个“病态”问题，必须添加其他约束条件。HS光流方对整个运动场施加平滑约束，即假设给定点的领域内的运动矢量的变化是缓慢的。根据光流约束方程，光流误差为：(5)平滑量定义为：(6)此时目标误差函

8、数定义为：(7)其中为控制平滑约束的权重因子。HS光流问题就归结为最小化E的问题。得到迭代公式：(8)为像素(x,y)邻域的平均速度，k为迭代次数。由(8)式可知HS光流的迭代一次的计算量取决于图像的尺寸。在图像尺寸固定时，算法的计算量取决于迭代的次数。当给定的初始值与真实值比较接近时所需要的迭代次数就少。基于该思想本文提出利用金字塔LK光流运算速度快的特点得到稀疏光流，并去除运动目标和误匹配点的运动矢量，提取背景的运动矢量作