基于可視光流的視頻運動檢測方法研究.pdf

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

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，迄今為止還沒有一種普適性的運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動檢測。 本文提出了一種新的基于可視光流的視頻運動檢測方法，在對基本光流進行計算時使用最小二乘法與多尺度分析相結合來計算，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散思想，使得計算結果更可靠，而且能消除邊緣的偽光滑，在對平滑光流束進行選取時使用顏色區(qū)域對光流進行預選，然后對區(qū)域邊緣

3、進行平滑性判定以實現區(qū)域的精細界定，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行效率。 實驗證明，本文提出的方法檢測到的目標區(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，不會產生誤判，檢測結果更符合人眼的觀測結果，更接近人對運動物體的理解，除此之外，還能根據已知信息，如目標的運動速度、尺寸對目標在人工調整參數的情況下進行有指導