基于变分光流场的运动目标检测算法研究

发布时间：2017-10-15 13:19

  本文关键词：基于变分光流场的运动目标检测算法研究

  更多相关文章： 运动目标检测 光流法 变分法 拉普拉斯守恒 扩散反应方程

【摘要】：运动目标检测是计算机视觉研究领域中重要课题,在智能交通、安全保卫等诸多领域有着广阔的应用前景。由于光流不仅含有被观察物体的运动信息,而且还携带着被观察物体的三维结构等重要信息,因此光流法已成为运动目标检测的重要方法之一。实际应用结果表明,光流法应用于运动目标检测时,存在着易受光照变化影响、抗噪性能低、稳定性差、运算量大、运动边缘计算不准等不足之处。如何有效提高光流法在运动目标检测应用中的可靠性、稳定性和实时性是目前计算机视觉研究领域的热点问题之一。论文针对光流法在运动目标检测应用中存在的不足,提出了改进的变分光流算法,利用仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性。论文的主要研究工作包括:(1)对基于变分理论的光流计算技术进行了研究。对变分光流算法中的能量泛函转变为非线性偏微分方程进行了数学证明,对扩散反应方程和极小化能量泛函的一致性进行了分析。分别对能量泛函中的数据项与平滑项进行了改进,得到了新的扩散反应方程。(2)通过结合灰度守恒假设和拉普拉斯守恒假设对数据项进行改进,有效地提高了光照突变情况下光流计算的准确性。与Lucas局部约束算法相结合,有效的增加了算法在含有噪声时的鲁棒性。通过引入基于各向同性、图像驱动的平滑项,来达到消除噪声和保护边缘的目的。通过多分辨率分层细化策略解决了大位移问题对光流计算的影响。(3)结合改进的光流法与三帧差分法,提出一种新的运动目标检测方法。采用改进的光流法,对重要的、具有代表性局部特征点——Harris角点计算光流,引入了三帧差分图像作为简化光流法的补充。实验结果表明,与单独使用两个方法相比,本方法在提高光流计算的实时性方面具有明显的优势。(4)考虑到固定阈值二值化图像的弊端,在对比分析常见的自适应阈值选取方法基础上,选取了Otsu自适应阈值作为对三帧差分法二值化的阈值,通过寻找满足最大类间方差条件的阈值,使三帧差分法得到的前景图像在一些像素点获得更加准确的结果。实验结果表明,采用该方法会使得到的运动目标范围更加完整。由于大津法所具有的快速、简单、稳定的特性,因此在计算效率方面也有较大的提升。
【关键词】：运动目标检测 光流法 变分法 拉普拉斯守恒 扩散反应方程
【学位授予单位】：沈阳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题的研究目的与意义11-12
• 1.2 当前的研究现状与发展趋势12-17
• 1.2.1 运动目标检测研究现状14-16
• 1.2.2 图像二值化研究现状16-17
• 1.3 本论文的研究内容与结构安排17-19
• 1.3.1 主要研究内容17
• 1.3.2 论文结构安排17-19
• 第2章 基于变分法的光流计算19-41
• 2.1 光流原理19-24
• 2.1.1 光流计算基本等式19-20
• 2.1.2 Horn光流算法20-24
• 2.2 变分原理24-27
• 2.3 梯度下降流27-31
• 2.4 变分光流的相关理论31-38
• 2.4.1 最小化能量泛函转换为非线性偏微分方程31-32
• 2.4.2 关于Horn的变分方法及广义表达式32-38
• 2.5 扩散过程背景简介38-40
• 2.5.1 各向同性扩散理论38-40
• 2.6 本章小节40-41
• 第3章 改进的变分光流算法41-71
• 3.1 一种基于Lplacian守恒假设的数据项41-62
• 3.1.1 光流计算中数据项守恒假设41-50
• 3.1.2 变分法结合Lucas局部约束50-56
• 3.1.3 非平方惩罚函数的引入56-57
• 3.1.4 结合各种有效算法的数据项57-58
• 3.1.5 改进的数据项和反应项58-62
• 3.2 基于各向同性图像驱动的平滑项62-64
• 3.3 本文建立的扩散反应方程模型64
• 3.4 本文改进的算法引入多分辨率分层细化策略64-66
• 3.5 实验结果与分析66-69
• 3.6 本章小结69-71
• 第4章 基于改进的光流法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法71-83
• 4.1 引言71
• 4.2 图像去噪71-77
• 4.2.1 全分法（TV）去噪71-74
• 4.2.2 实验结果74-77
• 4.3 Harris角点77-78
• 4.4 关于三帧差分法理论和求解方法78-79
• 4.5 结合改进的光流法和三帧差分法的运动目标检测79-80
• 4.6 实验结果与分析80-81
• 4.7 本章小结81-83
• 第5章 基于改进的光流法与改进的三帧差分法相结合的运动目标检测算法83-91
• 5.1 引言83
• 5.2 最大类间方差法（OTSU）83-88
• 5.2.1 几种常用阈值选取方法83-84
• 5.2.2 OTSU相关理论84-87
• 5.2.3 OTSU分割效果87-88
• 5.3 结合改进的光流法与改进的三帧差分法的运动目标检测88-89
• 5.4 实验结果与分析89-90
• 5.5 本章小结90-91
• 第6章 总结与展望91-93
• 6.1 本文的工作总结91-92
• 6.2 存在的问题及后续的研究方向92-93
• 参考文献93-97
• 在学期间研究成果97-99
• 致谢99-100

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本文编号：1037341