目标检测技术研究

作     者：刘慧勤 

作者单位：中国科学院研究生院(光电技术研究所) 

学位级别：硕士

导师姓名：蔡敬菊

授予年度：2016年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：目标检测 边缘检测 背景补偿 光流法 

摘      要：随着机器视觉在日常生活中的广泛应用,传统课题目标检测技术也越来越受科研人员的重视。本文通过对序列图像和经典目标检测算法的研究,针对简单场景(如地空场景)下的运动目标检测中检测目标轮廓不完整、主轮廓不清晰的问题,提出了基于梯度背景拟合的自适应运动目标检测算法,解决了检测目标轮廓不连续的问题,达到了简单场景下完整运动目标的实时、准确检测效果;针对地面复杂场景下的运动目标检测中计算量过大、局部运动目标漏检、目标运动趋势描述等问题,提出了一种结合背景补偿算法和光流法的复杂场景目标检测方法,很好地解决光流法中大量无用背景的计算等问题,达到了运动目标快速、完整的检测效果。本文主要包括以下方面的内容:第一部分,在简单场景方面:为了解决经典目标检测算子在地空等场景中检测目标时对噪声敏感、目标轮廓连续性差、主轮廓不清晰的问题,本文通过实验分析了序列图像,从图像运动目标的边缘特征入手,采用基于最优化检测提出的边缘算子作为简单场景下目标检测的主要实现算法。该检测算子抗噪性强,计算量少,主轮廓却不清晰。为此,本文提出基于梯度背景拟合的自适应检测算法,提高了检测算子检测边缘的准确性、连续性,也使得边缘检测结果中主轮廓更加清晰、完整。最后进行仿真实验,对检测算子进行了验证。第二部分,在复杂场景方面:主要研究了地面等场景下的运动目标检测方法。针对复杂场景下背景对运动目标检测的干扰,本文采取了对序列图像进行背景补偿的措施。这样不仅消去了背景的大部分干扰,提高了检测的准确性,还降低了后续光流法的计算工作量。针对传统的光流法检测运动目标时局部运动目标漏检等问题,本文从理论分析入手,创造性地将全局平滑思想和局部平滑思想进行融合,提出了基于局部平滑的HS光流法,提高了运动目标检测的准确性。并对其进行了优化,进一步降低了该检测算法的计算量。最后,本文将背景补偿改进算法和基于局部平滑的HS光流法结合,解决了复杂场景下运动目标检测目标不完整、目标运动趋势描述不清晰、计算量过大等问题,实现了运动目标的快速、准确检测。综上所述,本文对地空简单场景、地面复杂场景下的运动目标检测进行了探索,实现了运动目标的快速、准确检测,为后续稳定跟踪打下良好基础。