第 38 卷 第 12 期
2012 年 12 月
北 京 工 业 大 学 学 报
JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
Vol. 38 No. 12
Dec. 2012
动态场景中运动目标快速检测算法
张摇 涛
1
, 王丽丽
1
, 费树岷
2
(1郾 青岛科技大学 自动化与电子工程学院, 青岛摇 266042; 2郾 东南大学 自动化学院, 南京摇 210096)
摘摇 要: 提出了一种基于边界灰度投影匹配的全局运动估计和运动目标提取算法. 算法将边界灰度水平投影和垂
直投影值作为匹配特征,较好地估计了全局运动参数. 由于只需计算一维特征向量所以降低了全局运动估计的计
算量. 经过全局运动补偿后,可以运用传统的帧间差法得到运动目标. 为了减少噪声的影响,准确提取目标,采用
了高阶统计量的方法(HOS)来区分背景和运动目标. 试验结果证明,所提出的方法在估计全局运动参数和提取运
动目标方面有较好的鲁棒性.
关键词: 全局运动估计; 边界投影; 高阶统计量; 运动目标提取
中图分类号: TP 391郾 41 文献标志码: A 文章编号: 0254 - 0037(2012)12 - 1804 - 05
Fast Moving Object Extraction Algorithm in Image Sequences
ZHANG Tao
1
, WANG Li鄄li
1
, FEI Shu鄄min
2
(1郾 College of Automation Electronic Engineering, Qingdao University of Sciences and Technology, Qingdao 266042, China;
2郾 School of automation, Southeast University, Nanjing 210096, China)
Abstract: A novel and effective approach to global motion estimation and moving object extraction was
proposed. Firstly, the translational motion model was used because of the fact that complex motion could
be decomposed as a sum of translational components. Then, the edge gray horizontal and vertical
projections were used as the block matching feature for the motion vectors estimation in this application.
The proposed algorithm reduced the motion estimation computations by calculating the one鄄dimensional
vectors rather than the two鄄dimensional ones. Once the global motion was robustly estimated, relatively
stationary background could be almost completely eliminated through inter鄄frame difference method. To
achieve an accurate object extraction result, the higher鄄order statistics ( HOS) algorithm was used to
discriminate backgrounds and moving objects. Experimental results validate that the proposed method is
an effective way for global motion estimation and object extraction.
Key words: global motion estimation; edge projection; higher鄄order statistics; moving object extraction
收稿日期: 2012鄄05鄄06.
作者简介: 张摇 涛(1981—), 男, 副教授, 主要从事图像处理,视频目标跟踪等方向的研究, E鄄mail: tzhangcn@ gmail. com
摇 摇 在实际的运动目标检测和跟踪系统中,常常伴
有摄像机云台也跟着一起运动的情形. 当摄像机由
于本身或者云台的移动而发生运动时,会造成视频
图像的背景发生变化,形成动态背景. 摄像机的运
动是一种全局运动,造成的图像变化是一种全局性
的变化,并且是一致的变化,因而可以用全局运动技
术进行补偿,来克服这种全局运动对图像的影响.
因此如何估计和补偿摄像机的运动,消除全局运动
给运动目标检测带来的影响,是非常重要的
[1鄄2]
.
块匹配方法因为简单、计算量小且用硬件容易
实现,在解决复杂背景下的序列图像稳定问题时得
到了较大的发展,作者提出一种基于边界块的投影
匹配的全局运动估计及运动目标检测算法.
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