基于canny算子和光流法的运动目标检测

运动目标检测在计算机视觉，图像处理，模式识别等多领域有着广泛的应用，经历了多年的研究和探索，针对运动目标检测的算法层出不穷，我们也积累了许多相关的算法。但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。同时比较了各自的优缺点。帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果