云红全，徐 力，孙 骁，明德烈，鞠 雯



基于超像素时空显著性的运动目标检测算法

云红全1,2，徐 力1,2，孙 骁3，明德烈3，鞠 雯1,2

（1. 宇航智能控制技术国家级重点实验室，北京 100854；2. 北京航天自动控制研究所，北京 100854；3. 华中科技大学自动化学院 多谱信息处理技术国家级重点实验室，湖北 武汉 430074）

针对复杂背景下运动目标检测存在的背景干扰、目标分割不完整等问题，利用目标静态灰度特征和运动特征，结合目标运动连续特性，提出了一种基于超像素时空显著图的运动目标检测算法。首先对图像基于简单线性迭代聚类算法（SLIC）进行超像素分割，以初始超像素为节点、以运动特征差异性为边建立图结构对超像素区域进行合并，得到最终超像素图像，可以有效解决传统超像素分割方法过分割而导致目标被分为多个部分的问题；然后分别利用目标静态特征对比度和运动特征对比度，得到静态显著性图和运动显著性图，并融合得到最终的时空显著性图；最后利用恒虚警处理技术，结合运动连续特性实现目标的检测，可以有效减少虚警目标。实验结果表明，该算法针对复杂背景具有良好的鲁棒性，并且可以比较完整的保留目标的信息。

超像素；时空显著性；运动连续性；恒虚警处理

0 引言

运动目标检测在军事、工业、商业、医学、气象等各个方面有着广泛的应用。地面背景中建筑物、桥梁、树木等干扰物的存在以及成像设备的影响，造成目标亮度不均衡或者目标和背景灰度十分相近等，这给目标的检测带来困难。……