一种基于累积光流和双背景滤波的移动物体的探测方法

摘要

本发明涉及一种基于累积光流和双背景滤波的移动物体的探测方法。其方法步骤是：第一步，光流检测，根据光流限制条件，计算相邻帧间的每个像素点的光流信息，得到有运动趋势的像素点；第二步，双背景滤波检测，首先通过对光流信息的累积得到前背景光流信息和后背景光流信息，然后进行双背景光流信息滤除，通过比较前五帧背景光流积累和后三帧前景光流积累从而有效分离背景噪声和前景运动信息。本发明可以消除帧间稳定性的信息并在同时保留了帧间随机性的信息，而且此方法不需要学背景模型并可以快速适应图像的变化，具有很高的抗干扰性和识别准确率，同时相对于其它实现相同功能的识别算法，它具有更少的运算量和更快的运行时间。

主权项

一种基于累积光流和双背景滤波的移动物体的探测方法，其特征在于：该方法步骤是：第一步：采用光流法对运动物体图像进行光流检测，用来得到有运动趋势的像素点，建立光流模型，得到前景运动的光流信息，该步骤具体为：根据光流限制条件，对于每个像素点进行光流计算：利用sobel算子分别计算每个像素点在x横向方向，y纵向方向和t时间方向上的梯度值，通过光流计算公式得到每个像素点的光流数值；并通过光流阈值的设定，得到有运动趋势的像素点；第二步：双背景滤波，用来分离背景噪声和前景运动信息，该步骤具体为：通过光流累积得到后背景光流信息和前背景光流信息：共积累前后十帧光流信息，将前五帧光流信息进行累积作为后背景光流信息并存在A5累积矩阵中，将后三帧光流信息进行累积作为前景光流信息并存在A3累积矩阵中；然后进行双背景滤波：通过比较前五帧背景光流积累和后三帧前景光流积累，将这两部分相互重合的部分滤除，剩下的部分就是真正的有运动趋势的光流信息；第三步：对A5、A3累积矩阵进行更新：将两个累积矩阵全部清零，随着新的视频帧的输入，以上三个步骤重复进行。