本文關(guān)鍵詞：基于變分光流場的運動目標檢測算法研究

  更多相關(guān)文章： 運動目標檢測 光流法 變分法 拉普拉斯守恒 擴散反應方程

【摘要】：運動目標檢測是計算機視覺研究領(lǐng)域中重要課題,在智能交通、安全保衛(wèi)等諸多領(lǐng)域有著廣闊的應用前景。由于光流不僅含有被觀察物體的運動信息,而且還攜帶著被觀察物體的三維結(jié)構(gòu)等重要信息,因此光流法已成為運動目標檢測的重要方法之一。實際應用結(jié)果表明,光流法應用于運動目標檢測時,存在著易受光照變化影響、抗噪性能低、穩(wěn)定性差、運算量大、運動邊緣計算不準等不足之處。如何有效提高光流法在運動目標檢測應用中的可靠性、穩(wěn)定性和實時性是目前計算機視覺研究領(lǐng)域的熱點問題之一。論文針對光流法在運動目標檢測應用中存在的不足,提出了改進的變分光流算法,利用仿真實驗驗證了所提出方法的可行性和有效性。論文的主要研究工作包括:(1)對基于變分理論的光流計算技術(shù)進行了研究。對變分光流算法中的能量泛函轉(zhuǎn)變?yōu)榉蔷�性偏微分方程進行了數(shù)學證明,對擴散反應方程和極小化能量泛函的一致性進行了分析。分別對能量泛函中的數(shù)據(jù)項與平滑項進行了改進,得到了新的擴散反應方程。(2)通過結(jié)合灰度守恒假設(shè)和拉普拉斯守恒假設(shè)對數(shù)據(jù)項進行改進,有效地提高了光照突變情況下光流計算的準確性。與Lucas局部約束算法相結(jié)合,有效的增加了算法在含有噪聲時的魯棒性。通過引入基于各向同性、圖像驅(qū)動的平滑項,來達到消除噪聲和保護邊緣的目的。通過多分辨率分層細化策略解決了大位移問題對光流計算的影響。(3)結(jié)合改進的光流法與三幀差分法,提出一種新的運動目標檢測方法。采用改進的光流法,對重要的、具有代表性局部特征點——Harris角點計算光流,引入了三幀差分圖像作為簡化光流法的補充。實驗結(jié)果表明,與單獨使用兩個方法相比,本方法在提高光流計算的實時性方面具有明顯的優(yōu)勢。(4)考慮到固定閾值二值化圖像的弊端,在對比分析常見的自適應閾值選取方法基礎(chǔ)上,選取了Otsu自適應閾值作為對三幀差分法二值化的閾值,通過尋找滿足最大類間方差條件的閾值,使三幀差分法得到的前景圖像在一些像素點獲得更加準確的結(jié)果。實驗結(jié)果表明,采用該方法會使得到的運動目標范圍更加完整。由于大津法所具有的快速、簡單、穩(wěn)定的特性,因此在計算效率方面也有較大的提升。
【關(guān)鍵詞】：運動目標檢測 光流法 變分法 拉普拉斯守恒 擴散反應方程
【學位授予單位】：沈陽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題的研究目的與意義11-12
• 1.2 當前的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢12-17
• 1.2.1 運動目標檢測研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 圖像二值化研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排17-19
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容17
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第2章 基于變分法的光流計算19-41
• 2.1 光流原理19-24
• 2.1.1 光流計算基本等式19-20
• 2.1.2 Horn光流算法20-24
• 2.2 變分原理24-27
• 2.3 梯度下降流27-31
• 2.4 變分光流的相關(guān)理論31-38
• 2.4.1 最小化能量泛函轉(zhuǎn)換為非線性偏微分方程31-32
• 2.4.2 關(guān)于Horn的變分方法及廣義表達式32-38
• 2.5 擴散過程背景簡介38-40
• 2.5.1 各向同性擴散理論38-40
• 2.6 本章小節(jié)40-41
• 第3章 改進的變分光流算法41-71
• 3.1 一種基于Lplacian守恒假設(shè)的數(shù)據(jù)項41-62
• 3.1.1 光流計算中數(shù)據(jù)項守恒假設(shè)41-50
• 3.1.2 變分法結(jié)合Lucas局部約束50-56
• 3.1.3 非平方懲罰函數(shù)的引入56-57
• 3.1.4 結(jié)合各種有效算法的數(shù)據(jù)項57-58
• 3.1.5 改進的數(shù)據(jù)項和反應項58-62
• 3.2 基于各向同性圖像驅(qū)動的平滑項62-64
• 3.3 本文建立的擴散反應方程模型64
• 3.4 本文改進的算法引入多分辨率分層細化策略64-66
• 3.5 實驗結(jié)果與分析66-69
• 3.6 本章小結(jié)69-71
• 第4章 基于改進的光流法與三幀差分法相結(jié)合的運動目標檢測算法71-83
• 4.1 引言71
• 4.2 圖像去噪71-77
• 4.2.1 全分法（TV）去噪71-74
• 4.2.2 實驗結(jié)果74-77
• 4.3 Harris角點77-78
• 4.4 關(guān)于三幀差分法理論和求解方法78-79
• 4.5 結(jié)合改進的光流法和三幀差分法的運動目標檢測79-80
• 4.6 實驗結(jié)果與分析80-81
• 4.7 本章小結(jié)81-83
• 第5章 基于改進的光流法與改進的三幀差分法相結(jié)合的運動目標檢測算法83-91
• 5.1 引言83
• 5.2 最大類間方差法（OTSU）83-88
• 5.2.1 幾種常用閾值選取方法83-84
• 5.2.2 OTSU相關(guān)理論84-87
• 5.2.3 OTSU分割效果87-88
• 5.3 結(jié)合改進的光流法與改進的三幀差分法的運動目標檢測88-89
• 5.4 實驗結(jié)果與分析89-90
• 5.5 本章小結(jié)90-91
• 第6章 總結(jié)與展望91-93
• 6.1 本文的工作總結(jié)91-92
• 6.2 存在的問題及后續(xù)的研究方向92-93
• 參考文獻93-97
• 在學期間研究成果97-99
• 致謝99-100

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