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(1．武汉船舶职业技术学院,湖北武汉 430050; 2.海军工程大学电气与信息工程学院，湖北武汉 430033)

一种综合时空域背景分离的运动目标检测方法

吕金华1，江汉红2，姜春良2

(1．武汉船舶职业技术学院,湖北武汉 430050; 2.海军工程大学电气与信息工程学院，湖北武汉 430033)

针对单时域高斯模型在目标检测中易受光照、噪声等因素的影响，单一时域或空域识别方法又各有其局限性，本文提出一种背景分离的运动目标时空域检测方法；该方法充分利用运动目标在时域和空域中与背景的区别，利用相关系数的差异，通过最小内差法确定阈值门限。通过实验验证，该方法能够在光照突变等复杂背景下，能有效消除光照、噪声等因素影响，实现对运动目标的检测。

运动目标检测；时空域

1 研究背景

运动目标检测是目标运动分析、行为理解等智能活动的基础，目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出。运动目标检测在安全监控、车牌识别、目标探测与跟踪中有广泛的应用[1～3]。目前视频中运动目标检测的主要方法有三种：帧间差分法[4]、光流法[5]和背景减除[6]。这些算法有着各自的优缺点，如帧间差分法，算法简单，运行速度快，但很难获取运动物体的完整形状，只能保留轮廓，形成“空洞现象”。光流法是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，光流法主要缺点是计算耗时，实时性和实用性都较差；背景减除法利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值，将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测，背景减除法的主要缺点是背景的扰动(树枝、水波、光照)对背景的获取影响很大。……