基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法研究

"基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法" 本文提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法，以解决目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况。该方法首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像，然后将边缘图像进行隔帧差分相与，提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充，可得到完整的运动目标。 运动目标检测是目标识别、跟踪的难点和关键环节，目标提取的好坏直接影响处理结果。而在运动目标检测中遇到最多的问题是提取的前景不准确，受环境影响噪声较多，且阴影难消除。 边缘检测算法的基本步骤为：滤波、增强、检测和定位。经典的检测算法主要采用梯度算子，常用的梯度算子有Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Laplacian算子和LOG算子等。 Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它把重点放在接近于模板中心的像素点上。Sobel算法的原理是基于图像边缘附近的亮度变化比较大，因此把那些邻域内灰度超过某个值的像素点当作边缘点。 本文提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法，该方法可以很好地克服阴影和噪声的影响，经形态学处理最后得到较为清晰准确的运动目标。 在运动目标检测中，背景差分、混合高斯背景模型、帧差法等方法都有其不足之处。背景差分法需要构建一个背景图像，然后利用当前帧图像与背景图像相减，得到差分图像，通过阈值分割来提取目标。但是，这种方法容易受到阴影和噪声的影响。混合高斯背景模型使用K个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征，但这种方法也容易出现阴影和误检漏检等问题。帧差法通过视频流中相邻两帧或3帧图像相减，根据差分图像来检测目标。但是，这种方法也存在两帧目标重叠部分不易检测、出现虚假目标等问题。 相比之下，本文提出的一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法，可以更好地解决运动目标检测中的阴影和噪声问题，检测结果更加准确和可靠。 本文提出的一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法，可以解决运动目标检测中的阴影和噪声问题，检测结果更加准确和可靠。这项技术在实践中具有重要的应用价值，可以广泛应用于目标识别、跟踪、机器人视觉等领域。