基于边缘特征和多帧差分法的运动目标检测算法

### 基于边缘特征和多帧差分法的运动目标检测算法 #### 摘要及背景 本文介绍了一种结合边缘特征和多帧差分法的运动目标检测算法，旨在解决传统边缘检测方法中存在的问题，如检测结果不连续、细节信息丢失等。该方法在背景差分的基础上运用平移法进行目标边缘检测，再结合多帧差分法进行运动目标检测。此方法的优点是在整个检测过程中无需进行背景建模与更新。 #### 引言 在智能交通监控系统中，运动目标检测的准确性对后续的行为分析及事件处理至关重要。常见的运动目标检测方法包括帧差法、光流法和背景差分法。这些方法各有优劣： - **帧差法**：实时性好，适应性强，但图像采样率和目标速度会影响其性能，导致检测到的目标内部出现空洞。 - **光流法**：无需预知场景信息即可完整检测运动目标，但对噪声和光线变化敏感，计算量大，实时性差。 - **背景差分法**：原理简单，计算速度快，但需构建并不断更新背景模型以适应背景变化。混合高斯模型和码本模型是两种常用背景建模方法，但都存在各自的局限性。 #### 方法概述 本文提出的基于边缘特征和多帧差分法的运动目标检测方法主要分为两个步骤： 1. **目标边缘检测**：在背景差分基础上采用平移法检测目标边缘。这种方法能更精确地提取目标边缘，保留更多细节特征，并提高闭合性。 2. **运动目标检测**：将边缘检测结果与多帧差分法相结合进行运动目标检测。这种组合方法的优势在于在整个检测过程中无需进行背景建模与更新。 #### 边缘检测 - **背景差分**：首先利用背景差分技术获取可能包含运动目标的区域。 - **平移法**：在此基础上，采用平移法进一步细化目标边缘，以提高检测精度和完整性。 #### 多帧差分法 - **多帧差分**：利用多帧之间的差异来识别运动目标。这种方法可以减少由于单一帧差分引起的误检和漏检问题。 - **结合边缘信息**：将边缘检测得到的信息与多帧差分的结果结合起来，以增强对运动目标的识别能力。 #### 实验结果 实验结果显示，该方法具有以下特点： - 思路简单且易于实现。 - 检测结果精确度高。 - 实时性良好。 #### 结论 本文提出的基于边缘特征和多帧差分法的运动目标检测算法有效地解决了传统方法中存在的问题。它不仅提高了检测的准确性，还简化了背景建模的过程，使得整个系统更加稳定和高效。这种方法尤其适用于对实时性和准确性要求较高的智能监控系统中。 #### 参考文献 文中提到的研究建立在现有文献的基础上，参考了多种文献资料，如关于帧差法、光流法和背景差分法的研究成果。此外，还涉及到了混合高斯模型和码本模型等背景建模技术的相关文献。这些参考资料为本文提供了坚实的理论基础和技术支持。 ### 小结 本文介绍了一种创新的运动目标检测方法，通过结合边缘特征和多帧差分法，有效地解决了传统方法中存在的问题。该方法在保持较高检测精度的同时，也保证了系统的实时性，为智能监控系统的发展提供了一种新的解决方案。