复杂运动背景中慢速小目标检测算法：自适应阈值分割法

"基于自适应阈值分割的复杂运动背景中慢速小目标检测" 本文主要探讨了在复杂运动背景中检测慢速小目标的挑战，提出了一种新的自适应阈值分割算法来解决这个问题。在传统的目标检测方法中，由于慢速小目标容易被动态背景混淆，导致误检率较高且实时性不足。该算法首先利用连续两帧图像的特征点计算金字塔光流场，通过滤波器筛选出稳定的匹配特征点。 接着，算法对运动背景进行建模，通过拟合投影模型参数来估计背景的运动趋势。利用这个模型，可以对当前帧图像进行运动背景补偿，从而减小背景对目标检测的影响。之后，算法进行图像差分处理，得到差分图像，差分图像有助于突出目标与背景的差异。 关键步骤在于自适应阈值的迭代计算，这种方法可以根据图像局部特性动态调整阈值，有效地区分目标与背景。通过不断修正差分阈值，可以得到更准确的二值分割图像，从而精确地检测出慢速小目标。实验结果显示，该算法具有较高的检测准确率（95.4%），较低的虚警率（2%）和漏检率（2.6%），并且每帧图像的检测时间仅为38ms，满足了实时性需求。 该算法适用于监控、自动驾驶等领域的目标检测，特别是在复杂环境和快速变化背景下的慢速小目标检测，有着显著的优势。通过引入自适应阈值分割，不仅可以提高检测精度，还能降低误检和漏检的发生，这对于实时系统来说至关重要。在实际应用中，这种技术可以与其他计算机视觉技术结合，进一步提升目标检测的整体性能。