运动背景下的多运动目标检测算法

"本文主要介绍了一种针对运动背景下的对地多运动目标检测算法，旨在提高运动背景补偿的精度和目标检测的准确性。通过运用最邻近算法和对称约束算法来滤除误匹配点对，同时利用RANSAC算法排除外点影响，从而准确估算全局运动参数。接着，通过关联连续运动信息构建运动历史图，填补空洞，并在运动历史图上进行形态学处理，以去除噪声并精确检测出多个运动目标。实验结果显示，该算法在运动背景补偿和多运动目标检测方面表现出良好的性能。" 文章深入探讨了在光电探测图像中检测地面多运动目标的挑战，由于光电探测器的运动，背景呈现出动态特性，使得目标检测面临复杂性。现有的算法如SajidH的多背景模型方法在背景运动变化时表现不佳，ShakeriM等的高斯混合模型算法难以区分相邻遮挡目标，冯璞等的改进高斯混合模型在背景运动时检测不准确，而丁洁等对Vibe算法的改进虽能应对光照变化，但不适用于运动背景。肖军等的特征点光流方法依赖于背景一致性，可能在复杂环境下效率降低。 为解决这些问题，本文提出的算法首先采用最邻近算法和对称约束算法，减少匹配错误，确保点对匹配的准确性。然后，RANSAC算法被用于剔除异常值，提升全局运动参数估计的精确度。这一步对于补偿运动背景至关重要，因为它有助于减小背景运动对目标检测的干扰。接下来，连续的运动信息被整合到运动历史图中，这一过程有助于填充因目标移动产生的空洞，保持图像的连贯性。最后，通过形态学操作，如膨胀和腐蚀，可以在运动历史图上有效地滤除噪声，从而使多运动目标得以清晰识别。 实验验证显示，提出的算法在运动背景补偿和多运动目标检测方面表现出高度的精确性，为运动目标检测提供了一种更有效的方法。这在天基光电探测信息处理和分析技术领域具有重要的应用价值，特别是在实时监控、交通管理和安全防范等场景中，能够提升运动目标的识别能力和系统的整体性能。