基于改进光流算法的运动目标检测技术研究

常用的运动目标检测算法有背景减除法、帧间差分法和光流法,针对背景减除法的背景模型需要实时更新,帧间差分法检测到的目标不完整,本文提出将Lucas-Kanade光流法与最大类间方差的图像分割法相结合的算法,即首先对连续两帧图像进行Lucas-Kanade光流计算,再对其进行最大类间方差图像分割,将光流不连续的区域视为运动目标,光流连续的区域视为背景,最后进行形态学处理,完成运动目标的检测过程.通过Matlab实验仿真,验证了本文所提算法能提取更完整的运动目标,检测效果较好.     

较大尺度运动下的人体特征点跟踪算法研究

利用光流法可以对视频中运动目标进行特征点跟踪,当目标存在较大尺度运动时,光流法图像一致性假设难以满足,导致特征点跟踪丢失。针对此问题,提出了一种基于Lucas-Kanade(L-K)金字塔光流算法的运动人体特征点跟踪方法。首先,利用帧间差分法得到帧差图像序列,获取行人的运动区域;然后用尺度不变特征变换（SIFT）算法检测选定初始帧中的特征点;最后运用L-K金字塔光流算法跟踪这些特征点在后续帧中的位置。实验结果表明,该算法对较大尺度运动的特征点跟踪有很好的效果,提高了跟踪的准确性。      

基于双向稀疏光流融合的小目标检测方法

针对动态背景下的小目标检测问题,提出了基于双向稀疏光流融合的目标检测方法.首先采用FAST方法提取当前帧图像中的角点,然后在连续的三帧图像中进行前、后向稀疏光流跟踪,确定正确匹配的特征点对,利用匹配的特征点对计算用于背景补偿的帧间运动参数,最后在背景补偿的基础上进行三帧差分,以检测出图像中的运动小目标.实验结果显示,本算法能够很好地解决背景和目标同时快速运动的问题,为运动目标的跟踪奠定基础.     

基于隔帧差分区域光流法的运动目标检测

结合运动目标检测帧差法运算速度快和光流法动目标检测准确度高的特点,提出了一种基于隔帧差分区域光流计算的运动目标检测方法.该方法通过隔帧帧差方法先提取运动区域,然后只对运动区域进行光流计算,减少了计算区域,提高了速度;在光流场计算时,对梯度较大和较小的点处,分别采用基本等式约束和光滑准则约束的方法,提高了动目标检测的准确性,另外在光流迭代运算中增加惯性项,减少了迭代次数,进一步提高了检测速度.实验结果验证了该方法的有效性.     

光流向量补偿模型的运动目标检测

基金项目：黑龙江省教育厅科学研究项目（No.11541057）资助。摘要：针对计算机视觉中的运动目标跟踪与检测问题,特别是运动目标被遮挡丢失和大幅度机动现象,提出了一种基于Lucas-Kanade光流向量补偿算法的运动目标检测方法。该方法利用Lucas-Kanade光流算法计算帧间的光流向量,并选用丢失目标的图像附近若干帧序列图像之间的光流关系,对丢失的光斑目标位置进行估计,以此对序列图像进行补全。实验表明该算法相对于其他传统光流法,提高了光流估算的精确性和可靠性,能更好地检测出运动目标。     

结合Gaussian分布和LK光流法的视频对象分割算法

为了提高视频对象分割的性能,在传统光流法的基础上,提出了一种改进算法.该算法首先对序列图像中的帧进行预处理,平滑序列图像;然后用Gaussian金字塔降低图像的分辨率,使运动对象的速度降低;再使用结合Gaussian分布的LK光流法进行分割,得到运动对象;最后使用帧相"与"运算做进一步的分割.实验结果表明:该算法减少了运算时间,能更精确地分割出运动对象,取得较好的效果.     

一种复杂背景下运动小目标的检测方法

本文将小目标的帧间信息和光流法紧密联系起来,把小目标的检测分为小目标的预处理、帧间差分和使用金字塔迭代Lucas-Kanade的光流法确定目标三个步骤进行．实验结果表明,该方法能够有效地检测运动小目标．     

基于融合差分的可变光强自适应目标识别算法

主要研究视频监控系统中运动目标检测算法,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法。该算法通过多次差分以及判决区域的相关运算划定背景区域和运动区域。同时参考相邻帧平均灰度信息更新背景帧以适应光线变化对判断造成的影响。在图像后处理中结合相关形态学算划分最终的运动目标。该算法可实现运动目标的快速准确定位和区域估算,实验表明该算法的时间复杂度和空间复杂度低,效果良好。     

基于LK光流法的微流控芯片中流体速度检测

为促进微流控技术相关领域的发展,针对目前微流控技术不能有效地检测流体在微通道的运动状态地问题,提出了一种基于LK光流法的检测技术,能有效地检测微流控芯片中流体的细微运动。实现过程为:通过在实时视频序列中捕获所需要的图像帧,选择ROI区域并对图像进行灰度化及高斯滤波平滑,然后划分网格使用LK光流法计算光流场,通过阈值分割筛选掉独立的光流矢量,最后将所剩的光流矢量转换为行列两个实值图像并求解出其像素距离,结合图像帧之间的时间差求出目标的运动速度。实验结果表明:像素速度标准差σ<1,具有可重复性;该方法能实时跟踪运动的液体,精度高、效率高,是一种非常可靠的检测方法。     

红外搜索跟踪系统的虚警率降低方法

红外全景搜索跟踪系统能对360?大视场提供实时多目标搜索与定位功能,与此同时大视场的引入也带来虚假目标增多,以及同一运动目标在前后生成的两幅全景图像中位置差异过大的困扰.本文针对以上问题,引入图像金字塔变换降低全景图像分辨率,再利用Lucas-Kanade(LK)光流法计算所有疑似运动区域的光流,最后分析所有光流特征结...     

基于LK和FAST的时间序列图像快速配准算法

LK光流算法是一种精确高效的特征跟踪算法,能够较大幅度提高图像配准的精度和速度。针对时间序列图像的配准问题,基于LK光流算法,通过基于图像金字塔的方式跟踪改进后的FAST特征角点,采用一种鲁棒的单应矩阵估计算法解算配准参数,提出了一种基于LK光流和改进FAST特征的实时鲁棒配准算法。通过一组时间序列图像从配准精度和配准速度两个方面对所提出算法的性能进行了验证分析,平均重投影误差为0.16,平均处理速度为30 Hz。实验结果表明,该算法能够提取稳定的FAST角点,快速准确地跟踪匹配序列图像之间的特征,较好地解决时间序列图像的实时配准问题。     

基于四旋翼飞行器的改进金字塔LK光流算法的研究

针对四旋翼飞行器在飞行过程的水平漂移问题,提出利用改进的金字塔LK光流算法予以改善.首先,通过VisualStudio2013仿真,确知改进的金字塔LK光流算法比传统金字塔LK光流算法对图像的速度信息提取精度更高.然后,再建立四旋翼飞行器的动力学模型,将两种光流算法导入MATLAB的仿真模型中,得出:四旋翼飞行器能有效根据改进的金字塔LK光流算法获得速度信息以降低水平漂移.最后,通过在轴距为430 mm的四旋翼飞行器的平台上进行飞行试验,结果表明:采用改进的金字塔LK光流算法能使四旋翼飞行器的水平漂移程度降低,可实现较为稳定的悬停.     

一种基于OpenCL的Lukas-Kanade光流并行加速算法

LK(Lukas-Kanade)光流法在运动目标检测和跟踪领域具有广泛应用,但其计算复杂、速度慢,难以适应异构硬件平台。为实现LK光流法在不同平台上的高效运行,设计了一种基于开放式计算语言（OpenCL）的LK光流法并行算法。该算法通过将二维图像上像素点上的稠密计算映射到多线程上实现数据并行,并基于OpenCL平台的共享内存等优化方法减小了主机内存与设备内存数据传输。实验测试表明,该算法相比于多核CPU下的基础OpenCV函数库中的LK算法获得了最高31倍的加速比,同时在速度上与统一计算设备体系结构（CUDA）加速的LK光流法相近。此外,还在多种不同设备下验证了加速算法的平台通用性。     

基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法

针对AKAZE算法在玻璃封装电连接器图像匹配中准确率低及耗时长的问题,文中提出了基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法。首先采用AKAZE算法提取玻璃封装电连接器特征点,运用M-LDB描述子进行特征描述。然后利用LK光流法计算匹配区域进行条件约束,从而得到匹配点,并通过FLANN算法进行特征匹配。最后将玻璃封装电连接器图像划分为多个网格,计算FLANN匹配好的特征点邻域的正确匹配个数和阈值并剔除误匹配点。文中实验采用公开数据集和玻璃封装电连接器数据,从实时性和准确性两方面对算法性能进行验证分析。结果表明,改进的算法在处理模糊、亮度及旋转变化的玻璃封装电连接器图像对时,其匹配准确率均达到93%以上,耗时为0.4 s内,证明了算法的有效性。     

基于LK光流的模板匹配算法的研究与改进

针对半导体设备中机器视觉的识别定位问题,介绍了传统的LK光流的模板匹配算法,在此基础上提出了附加运动方向光滑约束条件的LK光流的模板匹配算法。该算法采用运动方向光滑约束条件作为正则化项,较好的保持了运动的边界。通过实验分析,采用该算法对芯片进行识别定位,具有精度高,计算速度快的特点。     

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法。首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对;最后,采用随机采样一致算法进一步剔除冗余匹配点,获取更为精准的匹配对。实验结果表明,本文优化的ORB算法可以很好地满足实时性和精度的要求,特征匹配的平均耗时为原ORB算法的87%左右,且平均匹配率达98%以上。     

应用于稳像系统中的改进梯度光流法

由于传统的梯度光流法当运动不连续时运动场估计值与真实值有较大偏差,因而不能直接应用于稳像系统中。引入金字塔多分辨率分层技术对传统的梯度光流法进行改进。首先,在视频序列中选定细节丰富的区域作为计算区域;其次,利用结合金字塔多分辨率分层技术的光流法迭代求解相邻帧间的仿射参数;最后,采用帧间补偿方式,并增加控制累积错误传播的措施,在不丢失过多原有信息基础上,实现了长时间稳像。实验表明:改进的方法能够检测出剧烈的复杂抖动,并能达到旋转精度小于0.09、平移精度小于0.07个像素,缩放精度小于0.02的高精度估计,且补偿序列平均峰值信噪比值提高了2.36 dB以上。     

基于光流算法的医学柔式内窥镜系统

手动操纵的柔式内窥镜在介入内腔管道时,要求医生必须有熟练的操作技巧和技术。针对手动操纵柔式内窥镜所带来的弊端,设计了一种基于LK光流算法的机器人柔式内窥镜系统。利用内窥镜图像控制内窥镜指向内腔管道的中心线,从而可提高内窥镜的智能化、简化对操作医师技术的依赖、减少医疗事故的发生。以常规胃镜检查为例,对常用的图像灰度算法进行了分析比较,实验结果表明,基于LK光流算法得到的内腔管道中心路径更为精确。     

无人机视觉导航算法

为保证无人机着陆精度和安全性,提出了一种无人机自主着陆视觉导航位姿解算方法。首先对机载相机进行标定,获取相机参数;然后综合考虑地标形状和尺寸、地标角点几何分布和角点数量对位姿估计精度的影响,设计了T型着陆地标形状和尺寸参数,将地标轮廓提取和角点检测算法相结合,得到几何分布好、数量适中的8个角点用于位姿解算,保证了位姿解算精度;为减少LK （Lucas-Kanade）光流法稳定跟踪地标的处理时间,直接将提取的这8个角点作为LK光流法检测和跟踪的输入,保证了算法实时性;最后利用三维空间到二维像平面投影关系对飞行位姿参数进行实时解算。实验结果表明:算法具有较高估计精度,算法平均周期为76.756 ms （约13帧/s）,在速度较低的着陆阶段基本满足自主着陆视觉导航的实时性要求。