基于分塊同向速度累加光流場分割的運動目標檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于光流場分割的運動目標檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 光流場的計算是基于Lucas-Kanade局部光流算法。能夠從計算出的光流場中準 確的分割出運動目標，解決了二維光流場矢量分割的技術(shù)難題，為后續(xù)一系列的處理奠定 了基礎(chǔ)。傳統(tǒng)基本方程的理論依據(jù)是灰度恒定假設(shè)，即認為在連續(xù)相鄰的兩帖圖像中，物體 表面同一面元對應(yīng)的像素灰度保持不變。化rn等人根據(jù)該一假設(shè)推導了光流基本方程。 [000引設(shè)I (X，y, t)是面元（X，y)在t時刻的成像灰度，t+ S t時刻該面元運動到 (X+ 5 X，y+ 5 y)，其成像灰度為I (X+ 5 X，y+ 5 y, t+ 5 t)。此時，根據(jù)灰度恒定假設(shè)有；
[0004] I (x+ 5 X, y+ 5 y, t+ 5 t) = I (x, y, t) (1)
[0005] 上式左端進行展開得：
[0006] / 以，.1'，叫 + ^在Y + ^式V + 與^況 + 0=/ (.、-，vU) (2) C.V ay at
[0007] 其中，0是關(guān)于5x、5y、5t的二階及二階W上的項。（2)式兩邊的I(x，y，t)相 互抵消，并同除W 5t，而后取極限5t - 0,得： D! dx a! dv 01 .
[0008] --^+―=0 (3) cx at ay at at
[0009] 令M v = ，則V = (u, v)T即為t時刻（X，y)處的光流，它反映了該點在該 at tit 一時刻的運動狀態(tài)。記/，二^，/，.二^，/，二^，則VUvv/') = |// /f表示圖像的空域 梯度，It表示圖像的時域?qū)?shù)，它們均可通過圖像數(shù)據(jù)求得。從而，（3)可重新寫為：
[0010] IxU+IyV+It= 0 或 VI(-.v + /,=0 (4)
[0011] (4)式即為著名的光流基本方程，我們稱之為基于灰度恒定假設(shè)的光流基本方程 (BE-HIC, Basic Equation Based on the Hypothesis of Intensity Constance)。
[0012] 光流基本方程用公式化的語言描述了空間梯度、時間微分與運動速度之間的約束 關(guān)系，在u、v二維坐標系中定義了一條直線。在平面坐標系中對應(yīng)的直線，該直線上任何一 點都滿足光流基本方程。因此，僅僅依靠光流基本方程無法確定光流值，該在光流計算中被 稱作孔徑問題。
[0013] 為解決孔徑問題，許多學者引入了各種光流約束條件，形成了不同的光流計算方 法。其中，最為著名的是Horn-Schunck的全局平滑法和Lucas-Kanade的局部平滑法，后續(xù) 光流方法都是在該兩種方法的技術(shù)框架下發(fā)展起來的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0014] 本發(fā)明的目的是利用光流場的二維矢量特性，準確分割出運動目標。
[0015] 本發(fā)明的具體方案如下；
[0016] A局部方法計算光流
[0017] 假設(shè)在一個較小的局部圖像區(qū)域Q上光流保持恒定，從而由基本方程得到一個 超定方程組：
[001 引 Ix(Xi)u+Iy(Xi)v+It(Xi) = 0(XiG Q (i = 0,…，n-1)) 妨
[0019] 而后采用最小二乘法（LS，Least Squares)求解該方程組得到光流值，過程如下。
[0020] 在Q上，定義光流估計誤差為：
[0021]
【主權(quán)項】
1. 一種基于分塊同向速度累加的光流場分割的運動目標檢測方法，其特征在于包括以 下步驟： A局部方法計算光流 假設(shè)在一個較小的局部圖像區(qū)域Ω上光流保持恒定，從而由基本方程得到一個超定 方程組 Ix (Xi) u+Iy (Xi) v+It (Xi) = O (Xi e Ω (i = 0, · · ·，n-1)) 而后采用最小二乘法求解該方程組得到光流值，過程如下： 在Ω上，定義光流估計誤差為：
最小化EM，得光流計算式： AtAv = ATb 其中，
為系數(shù)矩陣，b = -(It (Xl)，...，It(xn) )τ為常數(shù)項；求 解光流計算工可得： V = [AT A]_1ATb (1) 當AtA為非奇異矩陣時，可以得到V的解析解； 設(shè)I (X，y，t)是面元（X，y)在t時刻的成像灰度，t+ δ t時刻該面元運動到 (X+ δ X，y+ δ y)，其成像灰度為 I (X+ δ X，y+ δ y, t+ δ t)，
時刻（x，y)處的光流，記
則= (/J f表不圖像的 空域梯度，1,表示圖像的時域?qū)?shù)； 光流值估計值V的可靠性由AtA的特征值來鑒別，設(shè)AtA的特征值為λρ λ2，且 λ 2;如果λ i、入2均大于一個閾值τ，τ = 〇. 〇〇1，則根據(jù)式⑴計算光流；否則，不 計算光流； B同向速度累加 得到了圖像的光流值后，根據(jù)運動目標的大小，將圖像劃分成η*η個小方格；η可根據(jù) 需要選擇，一般取η = 8?12 ;將0?360度方向劃分為m個等級，即每個等級包含360/m 度；這樣把速度方向劃分成了 m個級別，這里取m = 80?100 ;統(tǒng)計每個方格每個速度方向 上速度幅值的累積和，把各自方向上速度的大小累加起來作為本方向上的幅值，如果某個 網(wǎng)格中有運動目標存在，在這個目標的運動方向上就會形成一個波峰，而背景像素的幅值， 由于方向的不一致性和幅值較小，累加和就會形成波谷，如果網(wǎng)格中是單目標或者多目標 運動方向一致就會形成"單峰"圖像，如果是多目標多方向運動圖像就會形成"多峰"圖像， 檢測出峰值，其對應(yīng)的運動方向就是目標的運動方向，把這些運動方向上的像素點聚類，再 排除背景上孤立的虛警點，從而檢測到目標。
【專利摘要】一種基于分塊同向速度累加的光流場分割方法，本發(fā)明先通過局部方法計算光流，首先假定光流場在一較小的局部圖像區(qū)域上保持恒定，得到一個超定方程組，而后運用數(shù)據(jù)擬合方法求解該超定方程組，從而得到光流解；再進行同向速度累加，得到了圖像的光流場后，根據(jù)運動目標的大小，將圖像劃分成n*n個小方格，n根據(jù)需要選擇，一般取n＝8～12；將0～360度方向劃分為m個等級，即每個等級包含360/m度；把速度方向劃分成了m個級別，取m＝80～100；統(tǒng)計每個方格每個速度方向上速度幅值的累積和。無論靜止或運動的物體，利用本發(fā)明方法，都能準確分割出運動目標。
【IPC分類】G06T7-00, G06T7-20
【公開號】CN104537691
【申請?zhí)枴緾N201410840885
【發(fā)明人】王魯平, 李飚, 高穎慧, 王平, 趙明, 張路平, 梁楹, 范明喆
【申請人】中國人民解放軍國防科學技術(shù)大學
【公開日】2015年4月22日
【申請日】2014年12月30日
【公告號】CN104537691B