融合边缘检测的三帧差分运动目标检测

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象。为了对其进行改进，提出了一种融合边缘检测的三帧差分运动目标检测算法。首先对三帧连续图像采用Canny 边缘检测算子快速提取边缘图像，然后对三帧连续的边缘图像进行改进的三帧差分运算, 最后通过阈值分割和形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明, 该算法计算简单，连通性好且准确率高，可满足实时检测的要求。 【融合边缘检测的三帧差分运动目标检测】 在智能视频监控系统中，运动目标检测是关键步骤，其效果直接影响后续处理。传统的三帧差分算法在运动目标检测中广泛应用，但存在空洞和虚假边缘的问题，导致检测效果不佳。为解决这些问题，提出了一种融合边缘检测的三帧差分运动目标检测算法。 1. **预处理**： 对输入的彩色图像进行灰度化处理，以提高处理效率。接着，利用中值滤波法去除图像中的斑点噪声和椒盐噪声，保持图像的清晰度。通过直方图均衡化和梯度化操作，可以增强图像的对比度，便于后续的边缘检测。 2. **Canny边缘检测算法**： Canny边缘检测算子是一种基于最优化的边缘检测方法，通过高斯滤波器平滑图像，随后计算梯度强度。采用双阈值策略，既能有效抑制噪声，又能确保边缘点的精确性。算法包括： - 高斯滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑。 - 梯度计算：计算一阶偏导数的有限差分以获得梯度幅值和方向。 - 方向量化：将梯度方向简化为8个方向。 - 非最大值抑制：消除边缘点周围的噪声干扰。 - 双阈值判决：通过高低两个阈值确定边缘点类型。 - 边缘连接：连接满足条件的边缘点，形成完整的边缘。 3. **改进的三帧差分算法**： 传统的三帧差分方法容易导致目标轮廓不连续和空洞。改进方法包括： - 计算连续三帧图像的差分图像。 - 对差分图像执行"与"运算，减少目标重叠。 - 使用滤波和动态阈值二值化处理，然后执行"或"运算，填充空洞，得到更连续的目标轮廓。 4. **融合边缘检测与三帧差分**： 本文算法结合Canny边缘检测和改进的三帧差分。使用Canny算子快速提取连续三帧图像的边缘信息。然后，对这些边缘图像进行改进的三帧差分运算，结合两者的结果，能够提取出连通性好、准确率高的运动目标。 实验结果显示，该融合算法具有计算简单、连通性强和准确率高的特点，能满足实时检测的需求。相较于传统的三帧差分，该方法能有效改善空洞和虚假边缘问题，提升运动目标检测的性能和稳定性，适用于智能视频监控等应用场景。