[发明专利]一种动态背景下运动目标的检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710351870.7 | 申请日： | 2017-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN107194953B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 朱明;周同雪 | 申请（专利权）人： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 主分类号： | G06T7/262 | 分类号： | G06T7/262 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 130033 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种动态背景下运动目标的检测方法及装置，根据前后帧图像中对应像素点的位置变换，采用相位相关算法确定全局运动参量；采用全局运动参量对前后帧图像进行背景匹配，将动态背景下运动目标的检测转变为静态背景下运动目标的检测；利用帧间差分法分割出运动目标的轮廓，并利用形态学的方法检测出运动目标。本发明所提供的动态背景下运动目标的检测方法及装置，能够解决目前动态背景下运动目标检测存在的背景干扰大、检测精度低的问题，可以实现在动态背景下准确、有效地检测出运动目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动态 背景 运动 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种动态背景下运动目标的检测方法，其特征在于，包括：根据前后帧图像中对应像素点的位置变换，采用相位相关算法确定全局运动参量；采用所述全局运动参量对前后帧图像进行背景匹配，将动态背景下运动目标的检测转变为静态背景下运动目标的检测；利用帧间差分法分割出运动目标的轮廓，并利用形态学的方法检测出运动目标。
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- 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种检测图像位移检测算法精度的方法，包括以下步骤：将原始图像经过傅里叶变换至频域，在频域进行人工位移；使用傅里叶反变换回至时域获得移位图像，舍弃移位图像的虚部；将原始图像和移位图像输入图像位移检测算法，获得图像位移检测算法输出的检测位移值，计算检测位移值和人工位移的误差；多次重复以上步骤，获得多个误差，对多个误差进行离散频域变换，舍弃较低频系统误差，获得图像位移检测算法的测量误差。本发明的实质性效果是：避免了采用插值方法带来的效率降低和误差增大问题，将多次获得的测量误差进行离散频域变换，获得较高频的测量误差，提供了准确的度量图像位移检测算法精度的方法。
- 一种基于目标议案的低帧率视频目标跟踪的方法-202011348446.5
- 施维;王勇 - 上海狮尾智能化科技有限公司
- 2020-11-26 - 2021-03-09 - G06T7/262
- 一种基于目标议案的低帧率视频目标跟踪的方法，包括S1、S2、S3、S4、S5和S6六个步骤，对一幅输入图像，先用相关滤波进行跟踪，并且通过相邻帧的时序信息比较，来判断跟踪置信度。当置信度低于某个阈值的时候，认为跟踪失败，通过提出一种低帧率视频目标跟踪的方法，并设计一个目标跟踪系统，用检测算法可以全局搜索，能够成功对低帧率目标进行跟踪，提出的低帧率目标跟踪方法在例如目标尺度变化，局部遮挡，光线变化等各种场景下，仍能够取得较好的跟踪结果，通过前后向跟踪来判断是否跟丢，在认定跟踪失败时通过比较备选目标的分类分数，并且通过相关滤波得到的响应最大的备选目标，防止目标形态变化造成跟踪中断。
- 一种基于超像素光流和自适应学习因子改进的核相关滤波跟踪方法-201810002543.5
- 康文雄;梁宁欣;吴桂乐 - 华南理工大学
- 2018-01-02 - 2020-12-22 - G06T7/262
- 本发明公开了一种基于超像素光流和自适应学习因子改进的核相关滤波跟踪方法，通过超像素分析的策略实现目标的外观重构，将目标分割成超像素块并聚类成超像素中心，计算每个超像素中心的光流分析像素点的位移变化，预测出目标的运动偏移量和尺度变化；基于预测出的参数，在新一帧图像中循环采样后，对每个样本均采用引入自适应学习因子改进后的基于高斯核的相关滤波目标跟踪方法，检测出目标的准确位置和尺度；最后，通过在线双SVM检测模型对检测结果进行检测校正，对低置信度的位置实施校正，最终精确定位目标位置并得到目标准确尺度。该发明克服目标跟踪过程中存在的尺度变化、遮挡、形变、运动模糊等跟踪难题，实现实时的高精度目标跟踪。
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