基于显著性的运动目标检测技术研究

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1、密级:硕士学位论文基于显著性的运动目标检测技术研究作者姓名：蔡佳丽指导教师：蒋平研究员中国科学院光电技术研究所学位类别：工学硕士学科专业：信号与信息处理研究所：中国科学院光电技术研究所二零一六年五月ResearchondetectiontechnologyofMovingtargetbasedonsaliencyByCaiJialiAThesisSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofEngineeringInstituteo

2、fOpticsandElectronicsChineseAcademyofSciencesMay,2016致谢三年的硕士研究生生活即将在这个季节划上完整句号，这一路走来，收获颇丰。在论文即将完成之际，我首先要感谢在我的研究生学习过程中给予我帮助和指引的两位导师蒋平研究员和周进副研究员。在专业知识学习和课题的进行过程中，他们在课程的选择，论文的选题，研究思路的成形以及最后技术路线的确定等工作上给予我莫大的帮助。他们不厌其烦的回答我的每一个疑问，指导修正论文中存在的问题，严格把关，循循善诱。两位老师待人接物的方式，严谨的工作态度，丰富的学术及项目经验都使我获益良多。在此，再一次向两位导师表达我最诚

3、挚的敬意以及谢意！感谢同实验室的雷涛老师以及邹强师兄，他们为我的论文工作提供了不少帮助也给了我很多启发。还有常一起学习玩耍的小伙伴们，与他们的相处，丰富了这一段的学习旅程，留下了不少欢声笑语。感谢研究生部的廖俊莉老师、周文老师、胡琛老师，感谢他们无言的付出及在学习生活中给予的关心和帮助！感谢呵护我成长的父母，他们总是无条件的支持我的每一个决定，给我无微不至的关心与爱护，是他们陪伴着我一直走到今天，也将一起走向未来！最后，向所有支持和爱护我的亲友、师长和同学们表示最真挚的谢意！蔡佳丽2016年5月I摘要人们在观察事物时，即使是复杂的场景，也能迅速的找到自己感兴趣的区域，这就是所谓的视觉选择机制，

4、而该感兴趣的区域则被称为视觉显著性区域，显著性一般表现为稀疏性，强对比度。显著性目标检测是指通过模仿人眼的视觉选择机制来获得与环境差异较大的前景目标。基于显著性的目标检测大多作为图像处理中的预处理模块，为后续处理过程提供目标的大概位置信息。现已广泛应用于图像压缩、目标跟踪、目标识别以及人机交互等领域，其研究和应用价值不容小觑。传统的单一的运动目标检测方法，背景减除法，帧间差分法和光流法，都有或多或少的缺陷，如背景减除法对于缓慢的运动目标检测效果不理想，帧间差分法对目标轮廓的检测不理想，光流法容易受噪声、光照变化等的影响。上述方法在背景复杂或者变化的情况下表现不佳，而基于显著性的运动目标检测则可

5、以较好解决上述问题。基于显著性的运动目标检测方法，可以通过当前帧的空间显著图大概定位目标，再通过相邻帧的时间显著图进一步精确，因此受噪声、光照、背景等因素的影响小。而现有的显著性方法大多是基于单幅静态图像，对视频帧的处理还较少，本文希望结合空间显著图和时间显著图来获得能有效处理视频帧的显著性方法。本文的空间显著图通过改进基于频域的FT方法来获得，对FT方法从预处理，双颜色空间以及对得到的显著图采用中心周围对比度算子这三个方面来进行优化，使其对背景的抑制能力更好同时更利于突出前景。时间显著图通过光流法来提取相邻帧的运动向量，并针对中心周围对比度算子的不足，提出了带权重的对比度算子将更多的注意力放

6、在离中心点更近的区域，通过实验选取了相对最优的对比尺度，并以此来获得时间显著图。最后合理的融合方法能够有效地结合空间和时间显著图的优势，获得更完整有效的显著目标区域，并通过实验对比了常用的几种融合空间和时间显著图的方法，选取了最适合本文的归一化相加融合方法。关键词：显著性，空时，运动目标，融合IIABSTRACTPeoplecanquicklyfindtheinterestingregioneveninthecomplexscenes.Thisistheso-calledvisionselectivesystemandtheregioniscalledsalientareawhichisgen

7、eralsparse,strongcontrast.Salientobjectdetectiongetstheforegrounddifferentwiththesurroundingsbyimitatingthehumanvisionselectivesystem.Andit’smostlyastheimagepreprocessingmoduleforprovidingroughlocatio