1運動目標檢測方法

　　運動目標檢測算法可以分為靜態(tài)背景下運動目標檢測和動態(tài)背景下運動目

　　標檢測。靜態(tài)背景下運動目標檢測是指攝像機在整個監(jiān)視過程是靜止的：動態(tài)

　　背景下運動目標是指在監(jiān)視過程中攝像機發(fā)生了移動，如平動、旋轉(zhuǎn)或多自由

　　度運動。

　　靜態(tài)背景下常用的運動目標檢測方法有：

　?。?）瞬時差分法【10】【l】J：瞬時差分法是在連續(xù)的圖像序列中兩個或三個相鄰

　　幀間，采用基于像素的幀間差分并閾值化來提取出圖像中的運動區(qū)域。

　　（2）背景減除法【12】：背景減除方法是目前目標檢測中最常用的方法之一，

　　它利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測運動區(qū)域。該方法一般能夠提供完整

　　的特征數(shù)據(jù)，但對于動態(tài)場景的變化，如光照和外來無關(guān)事件的干擾特別敏感。

　　（3）光流法【13‘15】：光流法根據(jù)連續(xù)的幾幀圖像計算各像素運動的大小和方

　　向，利用運動場區(qū)分背景和運動對象。光流法的主要優(yōu)點在于能夠檢測出獨立

　　的運動對象，而不需預(yù)知場景的任何信息；缺點是大多數(shù)光流方法的計算比較

　　復(fù)雜，且抗噪性能差，如果沒有特定的硬件支持，一般很難用于序列圖像中運

　　動目標的實時性操作。

　　運動目標檢測還有一些其它的方法，如Friendman與Russel利用擴展的EM

　　算法為每個像素建立了混合高斯分布模型，該模型可以自動更新，并能自適應(yīng)

　　地將每個像素分類為背景、影子或運動前景，在目標運動速度緩慢的情況下亦

　　能較好地完成運動區(qū)域的分割，并可以有效地消除影子的影響。動態(tài)背景下的

　　運動目標檢測由于目標與攝像機之間存在著復(fù)雜的相對運動，所以檢測算法要

　　比靜態(tài)背景下的運動目標檢測算法復(fù)雜的多。常用的動態(tài)背景下運動目標檢測

　　算法有塊匹配法、光流估計法、圖像匹配法以及全局運動估計法等。

　　l。2。2運動目標跟蹤方法

　　運動目標跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過程，當(dāng)運動物

　　體被正確檢測出來時，跟蹤等價于在連續(xù)的圖像幀間創(chuàng)建基于位置、速度、形

　　狀、紋理、色彩等有關(guān)特征的對應(yīng)匹配問題。目標跟蹤的主要工作就是選擇好

　　山東大學(xué)碩士學(xué)位論文

　　的目標特征和采用適當(dāng)?shù)乃阉鞣椒?。根?jù)匹配原理，把現(xiàn)有的跟蹤方法分為基

　　于模型、區(qū)域、特征以及活動輪廓的跟蹤。

　?。?）基于模型的跟蹤

　　基于模型的跟蹤是通過一定的先驗知識對所跟蹤目標建立模型，然后通過

　　匹配跟蹤目標，并實時更新模型。

　　（2）基于特征的跟蹤

　　基于特征的跟蹤是指根據(jù)目標特征利用某種匹配算法在圖像序列中尋找目

　　標，進而跟蹤運動目標。該算法通常包括特征提取、特征匹配以及計算運動信

　　息三個過程。

　?。?）基于區(qū)域的跟蹤

　　基于區(qū)域的跟蹤算法基本思想是：把預(yù)先提取的運動區(qū)域作為匹配的目標

　　模板，設(shè)定一個匹配度量，然后在下一幀圖像中匹配搜索目標圖像，把度量取

　　極值時的位置判定為最佳匹配點。

　?。?）基于活動輪廓的跟蹤

　　基于活動輪廓的跟蹤方法是利用一條封閉的參數(shù)化曲線來表達運動目標輪

　　廓，在由圖像構(gòu)造的特征場中通過極小化以曲線函數(shù)為參數(shù)的能量來進行動態(tài)

　　迭代，使得該輪廓能夠自動連續(xù)更新。

　　1．2．3機器人視覺導(dǎo)航研究現(xiàn)狀

　　近年來，機器視覺理論與技術(shù)有了迅速發(fā)展，視頻設(shè)備及計算機硬件運行

　　速度也得到了很大提高，很大程度上加快了視覺導(dǎo)航的研究進程。

　　Martin Marietta公司開發(fā)的Alvin在1986年進行首次道路跟蹤演示，完

　　成了避障任務(wù)。Camegie．Mellon大學(xué)開發(fā)的Navalab最有特色，它的視覺系統(tǒng)

　　研究較為深入，其中的SCARF（Supervised Classification Applied to Road Finding）

　　視覺系統(tǒng)采用了彩色模型分類和基于模型的Hough變換投票表決的方法，結(jié)合

　　一個掃描景物的距離圖像數(shù)據(jù)，可以獲得可靠的導(dǎo)航性能。Trahaniastl61利用視

　　覺探測陸標來完成機器人導(dǎo)航，其中陸標不是事先定義的人工陸標，而是在學(xué)

　　習(xí)階段自動抽取的自然陸標。Torii【171通過處理視覺信息選擇機器人行走基準

　　線。類似的研究在美國軍方也有明顯的應(yīng)用。Active Media公司生產(chǎn)出的