第6章基于光流运动对象检测.PDF

北京航空航天大学学位论文 第6章 基于光流的运动对象检测 尽管在运动对象检测方面，相对于背景减等方法光流法计算复杂、耗时， 但光流法不需要预先知道场景的任何信息，而只需要知道相邻视频帧之间的象 素运动信息，因此基于光流的运动对象检测避免了依赖于背景模型和背景学习 过程的问题。另外，光流法属于基于运动的检测方法，它在处理跟踪问题时要 比背景减算法更容易一些。 由于传统的光流估计方法为了得到稳定的光流，需要较多的图像帧，而且 计算开销太大，即使采用硬件也不易实现实时，这是光流法不能得到广泛应用 的主要原因。近年来，一些研究将小波分析的技术引入光流估计之中，有效地 提高了光流估计的速度和稳健性，使人们又重新看到了光流法的应用前景。本 章根据 Bernard的基于小波的快速光流估计的思想，提出一种稳健的基于小波 的光流估计方法，在此基础上，提出一种改进的基于累加光流的运动对象检测 算法。 6.1光流的概念和光流估计的研究现状 在亮度不变假设下，连续图像帧间的相对运动称为光流。亮度不变假设是 指在相邻图像帧中运动象素的亮度值保持不变，即 I(x,y,t)=1(x+USt,y+VSt,t+St) 其中I(x,y,t)为象素点(x,力在，时刻的亮度值，所有象素点的速度矢量构成的矢 量场F一(u,v)，称为光流场。令Bx=w5t.8y=v8t，如果亮度随X,y和，平滑 变化，可把上式按泰勒级数展开并丢弃高阶项得到: _di _dl hx丝+ 如 — 十dt一一=U 砂 a 用,5t除等式两端和取61-0的极限后可求得: 北京航空航天大学学位论文 ar坐十旦dy、al二0 (6.1) 房 d! 即d! ok 定义 dx _ dy ， 9r，_ai，_al “一d1 “一dt 一石’，‘一石”一‘a 1几式可写成: 人u+仃v+乙=0 (6.2) 这一方程称为光流约束方程 (opticalconstraintequation)，因为此方程表示了 对光流的u和v分量的约束。 把以。和v为轴的二维空间称为速度空间 (velocityspace) (参见图 6.1)。满足约束方程的(uv)值都在速度空间的直线上。约束方程可改写为以 下形式: (1,IY)(U,V)=-I, 图6.1 光流速度与亮度梯度方向垂直 光流在亮度梯度((Ix,,)T方向上的分量为 几 !x+!y 但不能确定光流在与梯度垂直方向 (即沿等亮度线)上的分量。这样的多义性 lJ题称为孔径问题 (apertureproblem)。 北京航空航天大学学位论文 显然，当I和I,是零 (或接近于零)时，无法从约束方程中得到关于“和V 的信自、。t3.观的解释是，在灰度是常数或变化缓慢的地方，象素的运动不能精 确地确定 因为约束方程只对速度向量 (。，，)给出 个约束，如果要根据它 来估计运动，还必须施加其他的约束。一种方法是瑕设速度从一个象素到另 个象素的变化是平滑的，因此可以用相邻象素满足约束方程求解最小平方解。 速度变化平滑的假设在物体内部是合理的，但在物体边界处是不正确的。另一 种方法，利用约束方程估计物体拐角的两个边缘的速度，拐角的两个边缘分别 提供光流在两个方向上的分量信息，所以在拐角处的速度可以完全地确定。 现有的光流计算方法主要归为五类:微分法，匹配法，基于能量的方法， 基于相位的方法，基于小波的方法。 微分法又称时空梯度法，微分法假定图像在空间和时间上是连续的 (可差 分的)，利用图像强度的时空导数来计算每一象素点的速度矢量。根据光流方 程求解光流场的方法又分为全局法和局部法。全局法利用附加的全局约束计算 大面积图像区域中的稠密光流。局部法利用局部邻域中的正常速度信息进行最 小平方优化求得最佳速度矢量。一