复杂场景中基于统计模型检测运动物体的新方法研究

本文介绍一种基于视频信号多特征统计分析来实现对自然场景中运动物体的检测的新方法。在一般的检测运动物体的方法中，基本上是利用求出序列图象的相邻两帧图象的各象素灰度值变化的方法，这种方法称为变化检测算法。这些方法的原理是基于假设序列图象的灰度变化是由场景中的运动物体造成的。然而，其它原因（如：摄像机噪声、光照的变化、摄像机的轻微移动）也可以引起图象的灰度变化，因此使得系统容易产生错误的判断。为了克服这个问题，本文提出的新方法除了考虑帧间灰度变化外，还考虑了图象中的纹理和运动信息。通过对帧间图象的灰度、纹理、运动三个不同特征信息的数据统计分析，实现对自然场景中运动物体的检测。