权重系数自适应光流法运动目标检测

发布时间：2017-10-07 11:58

  本文关键词：权重系数自适应光流法运动目标检测

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【摘要】：为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲线。然后,以光流总值的最优化为依据,结合两层模糊C均值(FCM)聚类寻找最优权重和基于固定迭代次数Horn-Schunck光流法的收敛点,从而自适应地获取最优权重系数,并将收敛阈值的人工设定转化为光流值的自动寻优。最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性。实验结果表明:相比于其他权重系数值,最优权重估计的光流图像不但运动目标明显而且噪声较少。对运动目标检测的运行时间为0.106 0s,有用比为0.596 9,幅度误差为0.801 1,满足光流法运动目标检测的最优或次优性能。
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 运动目标检测 Horn-Schunck光流法 模糊C均值聚类 自适应权重系数
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61273277) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20130131110038) 国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(No.20101174)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言运动目标检测一直是图像处理与计算机视觉领域的热门研究方向[1-2],动态背景下常用的运动目标检测方法有光流法、背景差分法和帧间差分法[3-5]。光流,通常被定义为一个图像序列中亮度模式的表观运动,其所表达的运动信息可以用于目标跟踪、目标检测等研究领域。经过这些年

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：987706