高 林，王昌宇

（沈阳理工大学自动化与电气工程学院学院，辽宁 沈阳110159）

0 引言

运动目标检测与识别的实用化是近几年图像识别领域重要研究方向，对运动目标图像的分割、跟踪和分类等在各个方面中都有重要应用。目前，应用较多的算法是三帧差分法、背景差分法和光流法。其中三帧差分法的优点是速度快，背景不用积累，但是对于与运动速度较慢物体容易漏检；背景差分法对于光照、天气等外界环境变化比较敏感；光流法具有精度相对较高的优点，但很难达到实时性[1]。本文所提出的运动目标检测算法，能够达到最大程度降低噪声和最快速度反应目的。

1 应用光流法改进的三帧差分法

利用金字塔Lucas-Kanade光流法对传统三帧差分算法进行改进。采用金字塔结构来计算光流，可以减小光流计算的误差。金字塔结构是对图像的各个层都计算光流矢量，首先计算出图像金字塔最高层处的光流，然后将该光流定义为下一层金字塔的起始点，重复上述过程，直至计算到金字塔的最底层[5]。最后提取出可能存在运动目标的区域，根据不同的阈值在该区域内提取各个目标，这样便将光流法与传统的三帧差分算法结合了起来。

Lucas-Kanade光流法需要满足以下条件：

（1）相邻的帧图像的灰度值不变；

（2）该像素点邻域内的点具有相似的运动状态；

（3）图像运动随时间的变化相对比较缓慢[3]。

设在 t时刻，像素点（x，y）坐标的灰度是 I（x，y，t），由相邻的帧图像的灰度值不变可知

由（1）式得，在 t+dt时刻像素点（x，y）对应点坐标为（x+dx，y+dy），灰度值变为I（x+dx，y+dy，t+dt）。其中dt可以看作无限趋近0，于是有I（x，y，t）*t=0，将灰度值I中的参数x和y用含参数t的函数表示，即有灰度变化为I（x（t），y（t），t）.求偏导得，设（u，v）为光流，再令可以令，则式（2）可以写成

根据光流法需要满足的第2个条件求解该式，可利用Lucas-Kanade的方法求解光流，并得到当在该像素点与邻域内的点运动情况相似时的运动信息，在该点邻域空间内建立约束方程，联立方程并求解光流矢量，即

将式（4）的解求出来便得到对应的光流，如果由Ix和Iy构成的矩阵不可逆，此时就无法用光流矢量来表示运动目标的情况，因此在使用LK光流法的时候，常会选择一些特征点并以此来计算光流[4]。

应用金字塔LK光流法改进三帧差分法算法的步骤如下：

（1）利用金字塔型LK光流法确定出视频帧中可能存在运动目标的区域。

（2）在该区域外，三帧差分的阈值选取一个较高值，在该区域内，三帧差分的阈值选取一个较低值，将较高阈值与较低阈值的差值定义为阈值差。

（3）在得到的低阈值区域，利用LK光流法计算并将其含有部分错误的角点信息除掉后的光流矢量作为起始角点，与三帧差分法得到的共同区域作为运动目标。同时需要进行一系列滤波处理，来消除仍然存在微小噪声及干扰点[5]。

2 改进的三帧差分法与背景差分法结合

本文提出的运动目标检测算法是利用光流法对三帧差分法改进并与背景差分法相结合的算法。该算法首先将当前帧的图像与前一帧的图像进行差分，差分后的区域设为Q，然后判断该区域是否有光照突变，若有光照突变，则选用改进三帧差分对运动目标检测；若没有光照突变，则采用背景差分法对运动目标检测。

算法流程图1：

图1 改进三帧差分法运算流程图[6]

3 实验结果与分析

为检验改进三帧差分法与背景法结合算法的可靠性，使用Opencv类库对算法实现软件编程，运动的点作为检测目标，选取视频的三帧图像k-1、k和k+1进行分析。运用传统三帧差分法检测运动目标的实验结果图，如图2所示。

图2 传统三帧差分法三帧图片

经过改进三帧差分法和背景差分法结合的算法检测到的运动目标图像如图3所示。

图3 改进的三帧差分法与背景法结合的三帧图片

如图1、2和3所示，为改进三帧差分法和背景差分法、传统三帧差分法检测到的连续的运动图像。该算法对于前面所分析的传统三帧差分法具有的对于运动速度较慢物体容易漏检和容易在提取到的目标内部形成较大的空洞等问题有了很大程度上的改善，基本能准确的检测到运动的激光光点。

4 结论

本文提出的改进的三帧差分和背景差分结合的运动目标检测的算法，在最大程度上综合二者的优点，避开了各自的弊端，从实验结果可以看出该算法具有良好的实用性，能够准确的实现对运动目标的实时位置检测，对今后装备制造领域会起到一定的推动作用。

参考文献：

[1]李 涛，宿绍莹，陈曾平，等.EW接收机的一种雷达脉动内调制实时识别方法[J].现代电子技术，2013，36（2）：391-395.

[2]李 利．脉压雷达信号的识别和估计算法研究及其实现[D]．哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009：23-25．

[3]LI Yibing，WANG Yanhuan，LIN Yun．Recognition of radar signals modulation based on short time Fourier transform and reduced fractional Fourier transform[J]．Journal of information＆ computational science，2013，10（ 16）：5171－5178．

[4]李伯虎，柴旭东，候宝存，等.一种基于云计算理念的网络化建模与仿真平台——“云仿真平台”[J].系统仿真学报，2009，21（17）：5292-5299.

[5]谢 红，原 博，解武.LK光流法和三帧差分法的运动目标检测算法[J].应用科技，2016，43（3）：25-27.

[6]卢章平，孔德飞，李小蕾，等.背景差分与三帧差分结合的运动目标检测算法[J].计算机测量与控制，2013，21（12）：3315-3318.