一种基于分水岭分割的静态背景下运动目标检测方法

摘要

本发明涉及一种基于分水岭分割的静态背景下运动目标检测方法，包括以下步骤：对采集到的视频数据进行预处理；然后使用极小值点的分水岭算法对视频图像进行分割，通过对相邻帧之间的特征点映射关系得到连续帧内的特征点运动轨迹，最后利用一个综合评价模型，综合考虑特征点轨迹信息的七个主要影响因素，计算出每个特征点的综合评价分数，将低于设定阈值的特征点判决为运动目标。本发明实现简单，计算复杂度低，可以稳定、准确地判断出运动目标，适用于实时的高分辨率视频监测系统。

主权项

一种基于分水岭分割的静态背景下运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对采集到的视频数据进行预处理；(2)对完成预处理的视频进行分水岭分割；(3)进行分水岭区域映射，生成特征点轨迹信息；(4)使用综合评价模型对特征点轨迹信息进行评价，判断出运动目标；其中，综合评价模型为$\mathrm{GeneralEvaluation}=a·A+b·B+\frac{c}{C}+\frac{d}{D}+\frac{e+f*F+g*G}{E},$A表示角度变化方差；B表示距离变化方差；C表示始末距离变化量；D表示角度变化连续性；E表示有效匹配帧数目；F表示轨迹中重复点数目；G表示相邻帧静止点数目；a,b,c,d,e,f,g分别表示7个影响因素的加权系数；在判断时设定阈值H，综合评价结果小于阈值H的特征点被判决为运动目标点。