陈志勇, 彭力, 张纪宽

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

动态环境下改进五帧差分的运动目标检测新算法

陈志勇, 彭力*, 张纪宽

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

在噪声、光照变化和背景不断变换等动态环境下运动目标检测存在着误检、漏检现象。帧间差分法对动态环境有较强的适应性,但一般只能提取目标的轮廓,不能完全检测出目标,容易产生内容空洞和虚假边缘的现象。为此文中提出一种改进五帧差分法的运动目标检测新算法。该算法首先利用中值滤波对每一帧图像进行去噪处理,然后对去噪后的图像进行文中的五帧运算,最后通过新的动态阈值分割算法和数学形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,该算法的运算复杂度较低,可以检测动态环境下的运动目标,大大提高了运动目标检测的准确性。

五帧差分;中值滤波;动态阈值;运动目标检测

智能的视觉分析已经成为在智能环境、安全监控和人机交互方面的关键技术之一,检测运动目标是已较基础的技术[1]。针对视频图像的特殊性,常用于运动目标检测的方法[2]有光流法、帧间差分法、背景差分法等。光流法适合静态和动态背景,但由于其复杂的计算和较差抗噪声性能,需要特殊的硬件实时处理。背景差分法[3]算法简单,能够有效地提取出运动区域,但是场景变换比如树叶摇摆、光线改变,都会影响运动目标的提取。帧间差分法对于光线的变化、快速的背景更新有良好的自适应性能。……