低秩稀疏分解下多尺度积的运动目标检测方法

发布时间：2017-09-09 05:04

  本文关键词：低秩稀疏分解下多尺度积的运动目标检测方法

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【摘要】：针对基于矩阵分解的运动目标检测方法易受自然场景中背景的小幅抖动和摄像头抖动等因素影响的问题,提出了一种利用多尺度积的低秩稀疏矩阵分解算法。算法假设,静态背景视频序列中,每帧图像背景可近似视为处于同一低秩子空间中,图像前景则可视为偏离低秩空间的残差部分。首先对图像序列进行滤波、仿射变换等预处理得到视频序列观测数据矩阵;然后对数据矩阵进行低秩稀疏分解得到序列图像的低秩背景部分和每帧图像的稀疏前景部分;最后对稀疏前景部分采用小波变换模极大值与多尺度积方法检测目标边缘,并进行形态学处理,得到准确的运动目标。实验结果表明,算法检测到的运动目标清晰、完整,能有效地处理光照变化、摄像头小幅度抖动、图像背景局部小幅度变化等情况下的运动目标检测。
【作者单位】： 贺州学院机械与电子工程学院;武汉大学电子信息学院;
【关键词】： 运动目标检测 低秩分解 多尺度积 模极大值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60872131)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言运动目标检测的主要问题是如何准确定位视频序列图像中感兴趣的目标区域,并从图像场景中有效提取运动前景。它是机器视觉、运动目标跟踪、模式识别等领域研究的关键问题之一。静态场景下,背景消减法[1-3]是运动目标检测的常用方法,其核心思想是将每帧图像与背景图像进行

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