高玉鹏，何明一

（西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安 710072）

动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

高玉鹏，何明一

（西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安 710072）

基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。

信号与信息处理；CUDA-SIFT；目标检测；图像配准

目标检测是将感兴趣区域从背景中分离出来，它将目标的分割和识别合二为一，是运动图像分析、智能监控、月球探测中巡游导航、军事目标检测、人机交互技术中的一个重要环节。国内外对目标检测的研究已经取得了一定的成果。但对于动态背景、目标部分遮挡及光照变化较大的图像序列的检测效果还有待于提高。

按照目标和背景的相对运动差异，可以将目标识别分为静态背景和动态背景两种基本情况。目前研究相对成熟的方法是针对静态背景下的背景模型法、光流法和多帧差分法。……