基于卡尔曼滤波运动目标检测技术的研究.pdf

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1、学术探讨基金项目2削2第瑚基于卡尔曼滤波运动目标检测技术的研究张弛左伟明(湖南城市学院，湖南益阳413000)[摘要]首先在通过Horn—Schunk方法得到的全局光流矢量图上运用阈值化、平滑、图像形态学操作等图像处理方式实现基于光流的静态背景下的运动目标检测；接着利用光流法得到的结果为卡尔曼滤波器提供初始值和观测向量，从而实现基于卡尔曼滤波器的运动目标检测。对上述两种跟踪方法给出了仿真结果并对两种跟踪的效果从跟踪轨迹和误差比两方面进行了比较，总结了两种跟踪算法存在的局限性和可能的改进方法。[关键词]运动目标；Horn—Schunk方法；检测和跟踪；全局光

2、流；卡尔曼滤波器设)两点图像灰度保持不变即：1．引言f(x，Y，t)=f(x+dx，y+dy，t+dt)(1)光流的概念是Gibson十1950年首先提出的。在计算机将上式右边用泰勒级数展开，令dt一0，取极限并略去高视觉中，光流是较高层视觉算法的一个重要输入，在实时性阶项可得到：要求不高的情况下，光流本身也可作为跟踪的一种有效手Of+一ataxdtavdt=熹axu—+嚣dvv：0(、2)段l】1。基于光流场的方法的运动目标检测采用了运动目标随时问变化的光流特性，如通过计算位移向量光流场来初始式中，u和v分别为图像点在x和Y方向的移动速度。化基’轮廓的跟

3、踪算法，从而有效提取和跟踪运动目标。光记流不仅包含了被观察物体的运动信息，而且携带着有关景fx：of0=ofdxadvV物三维结构的丰富信息I2I。光流场是分析图像序列中运动目得到光流方程标的重要方法，特别是当运动物体重叠时，利用其光流场的(fx，fy)。(u，V)一ft(3)分布，町以进行检测。光流方程表明，运动图像中某一点的灰度时间变化率是1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散灰度空间变化率与该点空间运动速度的乘积。解此光流方程数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术需要加入另外的约束条件，根据所加约束的不同分为不同的的进步，卡

4、尔曼滤波法l3l已成为推广研究和应用的主题，尤光流计算方法，这里采用Horn—Schunck方法计算全局光流。其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器由一系列递归通过输入来自同～一视频中提取出的连续三帧图像数学公式捕述。他们提供了一种高效可计算的方法来估计(BMP格式)。计算全局光流得到的全局光流图为矢量图。然过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广后在此全局光流图的基础上利用阈值化、平滑、图像的形态泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能学运算等方法检测出运动物体的位置。对于同一视频中的所估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。

5、有图像帧进行处理即可得到每一帧的运动目标位置从而实2．基于全局光流图的运动目标检测现静态背景下的运动目标检测与跟踪。经过去噪处理后的图利用Horn—Schunk_4_方法简单易行地计算出全局光流像需要进行连通，而图像的形态学操作可以很好地起到滤除场，得到了全局光流矢量图，发生运动的地方光流场就越明噪声的效果。所以采用图像开闭运算进行滤波，将属于同一显，利用光流场和运动场的这一关系，可以设定阈值对得到运动物体的离散点组成连通域，得到运动目标的较精确检的光流图进行阈值化得到大概的运动区域，然后利用一系测。将连通离散区域后的图与原图进行叠加运算，得到检测列基本的

6、图像处理操作得到精确的运动域检测图，对整结果——运动目标的数目和位置。对同一视频序列中的所有个视频中的图像帧进行处理即可得到静态背景下运动目标图进行处理即可实现对运动目标的跟踪。的精确跟踪。在Matlab中编程实现全局光流的计算，这里采用的实本文中主要利用了光流的数值，并没有利用光流的形验图像为摄像机不动所拍摄到的高速公路上的图像，以前j态进行分析。定量地计算光流需要光流方程。设在t时某一帧图像的处理为例，如图1：个特定的点在x，Y)处，在时刻t+dt时该图像点移动到(x+dx，y+dy)处。如果时间问隔dt很小，则可以期望(或假作者简介：张弛，女，湖南岳

7、阳人，硕士，讲师，研究方向：图像处理，智能信息处理。基金项目：湖南省科技计划项目：基于马尔科夫场的图像分割算法研究，项目编号：2011Fj3o16，2012SK3116益阳市科技计划项目，项目编号：2OLOJZ5O。32—学术探讨基金项目0毛—一以较好地跟踪图中的运动车辆。的实际位移。由图可见，卡尔曼方法的误差比要稍大一些，单纯的全局光流法的误差比要更小一些。两者都存在误差，下面给出可减少误差的方法：计算全局光流时可以采用前后向差分的计算方法，而不是单纯地采用前向或者后向差分，这样计算出来的光流值会更准确，得到的光流图也更准确，在进行检测定位是也就会更准确

8、，从而减少误差。采用改进的全局光流计算方法，毕竟Hom—Schun