本项目深入研究了分层光流计算和复杂背景下运动对象的检测方法。在光流计算中,采用解析小波作为多分辨率分解的基函数,避免实小波系数振荡可能引起的光流计算误差;利用小波系数的层间相关性,构作了自上而下的综合光流计算框架;利用稳健估计抑制方程组中的大误差项对光流估计的影响,减少了计算误差在分层光流计算中的传播;本方法有效提高了光流计算的精确度和计算密度,从而提出了一种精度高的、稳健的光流计算方法。在准确求解光流的基础上,利用扩展累积光流来反映对象的运动轨迹,针对光流值中存在的轻微反向、正常的反向运动和遮挡、恶意欺骗等情况提出相应的处理策略,试验结果表明本算法能检测出慢速物体和小目标的运动,避免了现有检测算法不能检测慢速运动目标、容易把小对象当成背景运动,以及漏报、误报率高的缺点。目前,本项目的部分研究成果已应用于边海防监控系统中。
英文主题词moving object detection; analytic wavelet; M-estimator; optical flow computation