改进的运动目标检测算法：LK光流法与三帧差分法结合

"LK光流法和三帧差分法的运动目标检测算法" 本文主要探讨了运动目标检测领域中两种常见的方法——三帧差分法和Lucas-Kanade(LK)光流法，并提出了将两者结合以提高运动目标检测性能的改进算法。三帧差分法因其快速执行速度而在实际应用中广泛使用，但其对环境噪声敏感，易产生内部空洞，影响检测精度。而LK光流法则能较好地估计像素级的运动信息，但计算量相对较大。 首先，文章介绍了三帧差分法的基本原理，该方法通过比较连续三帧图像的差异来检测运动目标。然而，这种方法在处理快速移动或复杂背景时，容易受到光照变化、阴影及背景动态等因素的影响，导致目标边缘模糊，内部出现空洞。 接着，文章引入了LK光流法，这是一种基于像素级光流估计的运动分析方法。LK光流法通过最小化相邻帧间像素的亮度变化来求解像素的运动矢量，从而获得目标的大致运动信息。在目标检测中，LK光流法能提供更为精确的运动边界信息，有助于减少三帧差分法产生的内部空洞。 为了克服三帧差分法的不足，作者提出了一种改进算法，即结合LK光流法的预处理步骤来定位运动目标的大致矩形区域。在这个区域内，采用分级阈值的三帧差分策略，以适应不同部分的运动强度。同时，利用LK光流法得到的角点信息来优化目标轮廓，进一步提高检测的准确性和完整性。这样，改进后的算法将单纯的阈值分割转变为阈值分割与区域分割相结合，增强了对噪声的抵抗能力。 实验结果显示，改进的算法在保持较快执行速度的同时，显著提高了运动目标检测的效果，特别是在对抗噪声和减少目标内部空洞方面表现优异。这一成果对于现代电子技术，尤其是在视频监控、自动驾驶和无人机等领域具有重要的理论与实践意义。 关键词：目标检测；检测算法；三帧差分法；LK光流法；抗噪性；阈值分割；区域分割 中图分类号：TP911.73 文献标志码：A 文章编号：1009-671X（2016）03-023-06