資料介紹
1運動目標檢測方法
運動目標檢測算法可以分為靜態(tài)背景下運動目標檢測和動態(tài)背景下運動目
標檢測。靜態(tài)背景下運動目標檢測是指攝像機在整個監(jiān)視過程是靜止的:動態(tài)
背景下運動目標是指在監(jiān)視過程中攝像機發(fā)生了移動,如平動、旋轉或多自由
度運動。
靜態(tài)背景下常用的運動目標檢測方法有:
?。?)瞬時差分法【10】【l】J:瞬時差分法是在連續(xù)的圖像序列中兩個或三個相鄰
幀間,采用基于像素的幀間差分并閾值化來提取出圖像中的運動區(qū)域。
(2)背景減除法【12】:背景減除方法是目前目標檢測中最常用的方法之一,
它利用當前圖像與背景圖像的差分來檢測運動區(qū)域。該方法一般能夠提供完整
的特征數(shù)據(jù),但對于動態(tài)場景的變化,如光照和外來無關事件的干擾特別敏感。
?。?)光流法【13‘15】:光流法根據(jù)連續(xù)的幾幀圖像計算各像素運動的大小和方
向,利用運動場區(qū)分背景和運動對象。光流法的主要優(yōu)點在于能夠檢測出獨立
的運動對象,而不需預知場景的任何信息;缺點是大多數(shù)光流方法的計算比較
復雜,且抗噪性能差,如果沒有特定的硬件支持,一般很難用于序列圖像中運
動目標的實時性操作。
運動目標檢測還有一些其它的方法,如Friendman與Russel利用擴展的EM
算法為每個像素建立了混合高斯分布模型,該模型可以自動更新,并能自適應
地將每個像素分類為背景、影子或運動前景,在目標運動速度緩慢的情況下亦
能較好地完成運動區(qū)域的分割,并可以有效地消除影子的影響。動態(tài)背景下的
運動目標檢測由于目標與攝像機之間存在著復雜的相對運動,所以檢測算法要
比靜態(tài)背景下的運動目標檢測算法復雜的多。常用的動態(tài)背景下運動目標檢測
算法有塊匹配法、光流估計法、圖像匹配法以及全局運動估計法等。
l。2。2運動目標跟蹤方法
運動目標跟蹤是確定同一物體在圖像序列不同幀中位置的過程,當運動物
體被正確檢測出來時,跟蹤等價于在連續(xù)的圖像幀間創(chuàng)建基于位置、速度、形
狀、紋理、色彩等有關特征的對應匹配問題。目標跟蹤的主要工作就是選擇好
山東大學碩士學位論文
的目標特征和采用適當?shù)乃阉鞣椒ā8鶕?jù)匹配原理,把現(xiàn)有的跟蹤方法分為基
于模型、區(qū)域、特征以及活動輪廓的跟蹤。
?。?)基于模型的跟蹤
基于模型的跟蹤是通過一定的先驗知識對所跟蹤目標建立模型,然后通過
匹配跟蹤目標,并實時更新模型。
?。?)基于特征的跟蹤
基于特征的跟蹤是指根據(jù)目標特征利用某種匹配算法在圖像序列中尋找目
標,進而跟蹤運動目標。該算法通常包括特征提取、特征匹配以及計算運動信
息三個過程。
?。?)基于區(qū)域的跟蹤
基于區(qū)域的跟蹤算法基本思想是:把預先提取的運動區(qū)域作為匹配的目標
模板,設定一個匹配度量,然后在下一幀圖像中匹配搜索目標圖像,把度量取
極值時的位置判定為最佳匹配點。
?。?)基于活動輪廓的跟蹤
基于活動輪廓的跟蹤方法是利用一條封閉的參數(shù)化曲線來表達運動目標輪
廓,在由圖像構造的特征場中通過極小化以曲線函數(shù)為參數(shù)的能量來進行動態(tài)
迭代,使得該輪廓能夠自動連續(xù)更新。
1.2.3機器人視覺導航研究現(xiàn)狀
近年來,機器視覺理論與技術有了迅速發(fā)展,視頻設備及計算機硬件運行
速度也得到了很大提高,很大程度上加快了視覺導航的研究進程。
Martin Marietta公司開發(fā)的Alvin在1986年進行首次道路跟蹤演示,完
成了避障任務。Camegie.Mellon大學開發(fā)的Navalab最有特色,它的視覺系統(tǒng)
研究較為深入,其中的SCARF(Supervised Classification Applied to Road Finding)
視覺系統(tǒng)采用了彩色模型分類和基于模型的Hough變換投票表決的方法,結合
一個掃描景物的距離圖像數(shù)據(jù),可以獲得可靠的導航性能。Trahaniastl61利用視
覺探測陸標來完成機器人導航,其中陸標不是事先定義的人工陸標,而是在學
習階段自動抽取的自然陸標。Torii【171通過處理視覺信息選擇機器人行走基準
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