[发明专利]复杂背景下单个运动目标的检测方法

摘要

复杂背景下单个运动目标的检测方法，属于数字图像处理领域。首先对摄像头采集的第k帧图像f_k(x，y)和第k－1帧图像f_k－1(x，y)分别采用laplace算子进行边缘提取，然后对经过边缘提取的两帧图像进行差分运算，得到差分图像D(x，y)，然后对差分图像D(x，y)进行均值滤波和二值化处理，最后对二值化后的图象进行判断，即认为当差分图像中某一个像素的差大于设定的阈值时，则认为该像素是目标像素，反之则认为是静止不动的背景像素。本发明能够在噪声比较严重的情况下，很好的检测出运动目标，在监控和智能交通等领域有广泛的应用前景。

主权项

1.复杂背景下单个运动目标的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：读取第k帧图像fk(x，y)和第k-1帧图像fk-1(x，y)，其中k，k-1表示第k帧和k-1帧图像，(x，y)表示图像中像素点的坐标，fk(x，y)和fk-1(x，y)表示像素点的像素值；步骤二：对fk(x，y)和fk-1(x，y)分别进行边缘提取，得到f′k(x，y)和f′k-1(x，y)；步骤三：对经过边缘提取的两帧图像f′k(x，y)和f′k-1(x，y)进行差分运算，得到差分图像D(x，y)；D(x，y)＝|f′k(x，y)-f′k-1(x，y)|其中，D(x，y)为图像f′k(x，y)和f′k-1(x，y)差值的绝对值；步骤四：对差分图像D(x，y)进行均值滤波处理，运算如下所示：$D^{\prime }(x,y)=\frac{1}{9}\underset{(x,y)\in S}{\Sigma }D(x,y)$ 式中，S是以(x，y)为中心的邻域的集合；步骤五：对均值滤波之后的图像D′(x，y)进行二值化处理，计算过程如下所示：$D^{\prime \prime }(x,y)=\left\{\begin{array}{c}0,\mathrm{if}{D}^{\prime }(x,y)<T\\ 1,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.,(0<T<64)$ 式中T为差分图像二值化阈值；二值图像中为“0”的像素对应在前后两帧图像间没有发生变化的地方，为“1”的像素对应两帧图像间发生变化的地方，就是最终检测出来的运动的目标。