融合背景差分与帧间差分的运动目标检测技术

"奚峰的本科毕业论文，题目为‘运动目标监测系统实现’，主要探讨了运动目标检测技术，特别是背景差分和帧间差分的结合应用。该论文由金文标教授指导，完成于2013年1月3日，专业为信息与计算科学。" 运动目标检测是图像处理和计算机视觉领域中的一个重要课题，它旨在从连续的图像序列中识别出运动物体，分析其特征和运动状态，并进行跟踪和参数估计。随着互联网信息技术的进步，视频监控系统在日常生活中的应用越来越广泛，运动目标检测成为了这些系统的关键技术。 背景差分和帧间差分是两种常见的运动目标检测方法。背景差分法基于假设静态背景，通过比较连续帧之间的差异来检测出与背景不一致的运动物体。这种方法对于固定背景的监控环境尤为有效，但可能对光照变化、阴影和缓慢移动的物体敏感。 帧间差分法则通过比较连续两帧图像的像素差异来确定运动物体，它对快速运动的目标非常敏感，但可能会导致目标在运动方向上的拉伸效应，且在复杂背景下可能会产生误报。 论文中提出了一种结合背景差分和帧间差分的新型检测方法。首先，利用帧间差分累积图像来初步定位运动目标，再结合前一帧的检测结果，粗略确定目标在当前帧的位置。然后，利用背景信息来精细化检测运动目标，同时修正由于帧间差分造成的拉伸影响。这种方法的优点在于能够提高检测的准确性，适应多种场景，并减少单一方法的局限性。 实验结果证明，这种融合方法在检测精度和应用场景上都有显著优势，有效地克服了背景差分和帧间差分单独使用时可能出现的问题。这一创新方法对于提升视频监控系统的运动目标检测性能具有实际意义，为未来的研究提供了新的思路。 关键词：运动目标检测；背景差分；帧间差分 在实际应用中，运动目标检测技术不仅应用于视频监控，还广泛用于智能交通、安全防护、体育赛事分析、无人机监控等多个领域。随着深度学习和人工智能的发展，未来的运动目标检测将更加智能化，能够处理更复杂的环境和更精确地识别目标。