BA算法论文：基于光流场的视频运动检测研究.doc

BA算法论文：基于光流场的视频运动检测研究【中文摘要】本文的主要研究内容是在固定背景下基于光流场的视频图像序列的运动检测应用研究。对视频图像中的运动分析在计算机视觉中占有十分重要的地位,已成为热点研究领域之一。视频图像是由在时间上相关的一系列图像组成的。视频图像包含丰富的原始数据。图像相邻帧间具有很强的相关性和时间上的动态时变模式。由于视频图像具有这些特点很容易从图像中检测、分割和识别运动物体。视频图像的运动检测有其相当重要的应用价值。运动检测不但应用在工业和军事上,而且在一些重要的公共场所也有广泛应用如码头、广场、监狱、公路车辆监测等系统中。基于光流法的视频图像序列的运动检测过程主要包括图像预处理、光流场计算、归一化光流场和运动物体提取四部分。本文工作如下:1.在实际的环境中,由于光线和物体本身等原因,在光流计算中常常受到阴影的干扰,是光流场检测出来的物体不准确,本文利用了一种基于图像亮度的梯度差分法来去除阴影。使得检测的物体更准确。2.传统基于微分的光流计算方法在对图像亮度不守恒,以及运动不连续时,光流计算的精度就会大大下降,因为这违背了传统光流的假设。Black & Anandan提出了解决亮度不守恒和运动不连续等问题的BA算法。本.【英文摘要】sequences. Motion detection in video sequences is an important field of computer vision research topic. Video is made in time series of images related to the composition, and its wealth of raw data, the strong correlation of adjacent frames and time varying mode of the dynamic characteristics of the image of the moving target is easy detection, segmentation and recognition. Video motion detection, not only in industrial and military applications with a very important, but also in a number of important publi.【关键词】BA算法 光流法 梯度差分 运动车辆检测 人数统计 异常行为分析【英文关键词】BA Algorithm Optical Flow Gradient Subtraction Moving vehicle detection People Count Abnormal Human Behavior Identification【目录】基于光流场的视频运动检测研究摘要4-5Abstract5第一章 绪论9-131.1 研究背景及意义9-101.2 课题发展现状10-131.2.1 研究解决光流场计算的不适定性问题的方法10-111.2.2 研究光流场计算基本公式的不连续性111.2.3 研究直线和曲线的光流场计算技术11-121.2.4 由光流场重建物体三维运动和结构的研究121.2.5 彩色时变图象光流场的计算12-13第二章 光流场计算方法13-272.1 运动场与光流场13-152.1.1 运动场13-142.1.2 光流场14-152.2 微分光流场计算15-242.2.1 恒常性假设15-162.2.2 光流计算与附加约束16-222.2.3 抑制噪声影响22-232.2.4 多分辨率估计23-242.3 匹配光流场计算24-272.3.1 基于保守信息的初始速度场估计24-252.3.2 利用领域信息求精25-27第三章 BA 光流运动检测计算方法27-473.1 常用的运动检测算法27-313.1.1 帧间差分法273.1.2 实验结果及分析27-293.1.3 背景差分法293.1.4 实验结果与分析29-313.2 BA 光流计算方法介绍31-353.2.1 稳健回归（M-估计）31-323.2.2 BA 光流估计框架32-353.2.3 实验结果353.3 光流计算中对阴影的去除35-443.3.1 阴影产生原因36-373.3.2 基于图像梯度差的阴影去除方法37-403.3.3 实验结果与分析40-443.4 利用运动差对光流加强44-473.4.1 一种改进的光流加强算法44-453.4.2 实验结果与分析45-47第四章 光流法在道路车辆检测中的应用47-524.1 光流场检测运动车辆的优缺点484.2 图像预处理48-494.3 光流场分割算法494.4 图像的后处理49-504.5 实验结果与分析50-52第五章 光流法在人数统计中的应用52-575.1 人数统计系统介绍525.2 工作原理52-535.3 系统的流程图53-545.4 实验结果与分析54-57第六章 光流在异常行为辨识中的应用57