专利名称：一种多运动目标的检测方法
技术领域：
本发明属于目标识别与目标跟踪领域，涉及一种多运动目标的检测方法，特别涉及一种采用帧差法与势函数法相结合的多运动目标检测方法。
背景技术：
运动目标的检测一直是机器视觉和图像处理领域的重要研究内容。在监控系统、安防系统、军事领域等方面有重要的应用价值。常用的目标检测方法有背景差分法、光流法、帧差法等。背景差分法能完整、快速地分割出运动对象。不足之处是易受光线变化的影响。光流法能检测独立运动的对象，可用于摄像头运动的情况，但计算复杂耗时，很难实时检测。帧差法受光线变化影响较小，简单快速，但不能分割出完整的运动对象，需进一步运用目标分割算法。另外，由于一般的目标识别系统对目标的检测有实时性的要求，运算量较 大的算法很难满足这一要求。因此设计一种运算量较小、可靠性较高的多运动目标检测方法具有重要的应用价值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，设计一种运动目标检测方法，能够实现对连续图像中多运动目标的检测。本发明所采用的技术方案是一种多运动目标检测方法，采用帧差法进行运动目标的提取，利用势函数法进行目标的定位。在一个固定的场景中，当存在运动物体时，采集到的相邻两帧图像之间会存在一定的差异，通过对相邻图像的差分运算可提取出运动目标。以提取到的运动目标的像素点为势函数的中心点，建立场景的位势图，位势图的极大值点确定为运动目标的中心位置。本发明的目的在于提出一种运动目标检测方法，采用帧差法与势函数法相结合的方式实现运动目标的检测与定位，提高运动目标检测的准确性和有效性。
图I序列图像视频图。图2运动目标检测结果。
具体实施例方式下面结合实施例和附图对本发明作进一步详细说明。本发明采用帧差法进行运动目标的检测。SfV1(LyhfkO^y)和fk+1(x，y)分别为k-Ι时刻、k时刻和k+Ι时刻获得的三帧图像在坐标(x，y)处的像素灰度值，对其中相邻两帧图像进行差分运算，并与阈值T进行比较，插值小于等于阈值的像素点确定为背景像素点，用O表示；插值大于阈值的像素点确定为运动目标像素点，用I表示。其公式如下
权利要求
1.一种多运动目标的检测方法，其特征在于，采用帧差法进行运动目标的提取，利用势函数法进行目标的定位。在一个固定的场景中，当存在运动物体时，采集到的相邻两帧图像之间会存在一定的差异，通过对相邻图像的差分运算可提取出运动目标。以提取到的运动目标的像素点为势函数的中心点，建立场景的位势图，位势图的极大值点确定为运动目标的中心位置。
2.根据权利要求I所述的一种多运动目标的检测方法，其特征在于，U，y)、fk(x，y)和fk+1(x，y)分别为k-Ι时刻、k时刻和k+Ι时刻获得的三帧图像在坐标(x，y)处的像素灰度值，对其中相邻两帧图像进行差分运算，并与阈值T进行比较，插值小于等于阈值的像素点确定为背景像素点，用O表示；插值大于阈值的像素点确定为运动目标像素点，用I表示。其公式如下
3.根据权利要求1、2所述的一种多运动目标的检测方法，其特征在于，将所求得的二值图像F(x,y)中的运动目标像素点确定为特征点。设特征点集为V= Ivi(Xpyi)Ki = I,2，...，M。其中，M为运动目标像素点的总数。以特征点为中心，确定M个位势函数如下K (V，Vi) = exp [- a | Wi |2], i = I, 2, . . . , M(4) 将上述M个位势函数进行求和，获得整幅图像的位势图
全文摘要
本发明属于目标识别与目标跟踪领域，具体为一种多运动目标的检测方法。在一个固定的场景中，当存在运动物体时，采集到的相邻两帧图像之间会存在一定的差异，通过对相邻图像的差分运算可提取出运动目标。以提取到的运动目标的像素点为势函数的中心点，建立场景的位势图，位势图的极大值点确定为运动目标的中心位置。本发明可用于视频监控系统中。
文档编号G06T7/20GK102881025SQ20121034267
公开日2013年1月16日 申请日期2012年9月17日 优先权日2012年9月17日
发明者修春波 申请人:天津工业大学