[发明专利]一种基于点对点的运动目标检测与跟踪方法

权利要求书

1.一种基于点对点的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：

计算得到当前图像的帧间二值图；

计算帧间二值图存在白点的区域，根据所述存在白点的区域大小判断摄像机镜头的运动状态；

如果当前帧和上一帧存在白点的区域均大于干扰阈值，则物体运动且镜头持续运动，根据上一帧图像的二值图中白点的位置对当前帧的像素点进行运动估计，得到当前帧的估计二值图，根据估计二值图计算物体的运动轨迹；

控制摄像机根据运动轨迹对物体进行跟踪，

其中，得到当前帧的估计二值图包括以下步骤：

根据上一帧图像的二值图中白点的坐标位置对当前帧的像素点进行运动估计，得到第一最佳匹配点集合；

根据上一帧图像的二值图中白点的位置确定当前帧的初始运动区域，根据当前帧的初始运动区域中白点的坐标位置对上一帧的像素点进行运动估计，得到第二最佳匹配点集合；

第一最佳匹配点集合和第二最佳匹配点集合组成当前帧的估计二值图，

其中，得到第二最佳匹配点集合包括以下步骤：

S321，获取当前帧的上一帧图像的帧间二值图的运动区域；

S322，将上一帧图像的帧间二值图的运动区域向外扩展K个像素点，作为当前帧的初始运动区域，其中，K为正整数；

S323，获取当前帧的初始运动区域内的白点j的坐标位置，j＝1,2……M；其中，M为当前帧的初始运动区域内白点的个数；

S324，利用当前图像在白点j对应的坐标位置的YUV值，在上一帧图像以该白点j对应的坐标位置为中心，半径为r的像素点范围，和上一帧图像的YUV值做运动估计，计算绝对差值和；

S325，如果所述绝对差值和小于等于第二绝对差值和阈值，则该白点j为最佳匹配点；否则转向步骤S326；

S326，j＝j+1，重复步骤S323～S325，直至j＝M，得到所述第二最佳匹配点集合。

2.如权利要求1所述的基于点对点的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于在计算得到当前图像的帧间二值图之前，还包括如下步骤：

对获取的图像进行降噪处理。

3.如权利要求1所述的基于点对点的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于采用多帧图像差分算法计算得到当前图像的帧间二值图，包括如下步骤：

获取视频图像序列中连续的三帧图像，将中间帧设置为当前帧，对三针图像的相邻两帧分别进行差分运算，得到两个二值差分图像；

对得到的两个二值差分图像进行与运算，当两个二值差分图像中至少有一个值为零时，将当前帧对应位置像素值设置为零，得到当前图像的帧间二值图。

4.如权利要求1所述的基于点对点的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于计算帧间二值图存在白点的区域，根据所述存在白点的区域大小判断摄像机镜头的运动状态，包括如下步骤：

将帧间二值图等面积划分为2M块二值区域，其中M为大于3的正整数；

确定二值区域中存在白点的区域个数；

设定区域阈值，当二值区域中存在白点的区域个数大于区域阈值时，摄像机镜头运动；否则，摄像机镜头静止。

5.如权利要求4所述的基于点对点的运动目标检测与跟踪方法，其特征在于根据上一帧图像的二值图中白点的坐标位置对当前帧的像素点进行运动估计，得到第一最佳匹配点集合，包括如下步骤：

S311，获取上一帧图像的二值图中白点i的坐标位置；i＝1,2……N；其中，N为上一帧图像的二值图中白点的个数；

S312，计算上一帧图像在白点i坐标位置的YUV值；

S313，在当前图像中以白点i的坐标位置为中心，半径为r的像素点范围，和当前图像的YUV值做运动估计计算绝对差值和；

S314，如果绝对差值和小于等于第一绝对差值和阈值，则所述白点i对应的当前图像的像素点转化为白点，作为最佳匹配点；否则转向步骤S315；

S315，i＝i+1，重复步骤S311～S314，直至i＝N，得到第一最佳匹配点集合。