基于代数多重网格的图像拼接中动态目标的检测
Dynamic Object Detection in Image Mosaic Based on Algebraic Multigrid
DOI: 10.12677/CSA.2016.62012, PDF, HTML, XML, 下载: 2,118  浏览: 5,411  科研立项经费支持
作者: 顾西存:重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆;黄颖:重庆邮电大学软件工程学院,重庆
关键词: 图像拼接代数多重网格背景差分法运动目标检测Image Mosaic Algebraic Multigrid Background Subtraction Method Moving Target Detection
摘要: 图像拼接中出现的运动目标可能使拼接出现不能正常拼接或者拼接出多重影像的现象。本文提出一种图像拼接的运动目标检测方法,去除运动目标对图像拼接的影响。首先将采集的多场景图像进行拼接,如果不能正常拼接,则利用代数多重网格(AMG)方法对原始图像进行处理,得到重构的多层网格图像,在此基础上利用背景差分法对运动目标进行检测消除干扰。如拼接中出现多重影像,使用上述过程提取运动目标,分析运动目标的轨迹。实验结果表明,本文算法具有较强的鲁棒性,能有效的去除噪声的干扰和准确地检测出运动目标。
Abstract: The moving targets appearing in image mosaic may cause results of the abnormal splicing or mul-tiple images of the same object appearing in the result image. This paper presents a method of de-tection of moving target in image mosaic, so as to remove the effect of moving targets in the image mosaic. Multi-scene images collected should be spliced firstly. If the splice procedure cannot be processed normally, algebraic multigrid (AMG) method should be applied to the original image. The data of the multilayered coarse level are extracted to reconstruct the image with AMG method. Then, background subtraction method is utilized to detect moving targets to eliminate the interference of moving objects. If multiple images appear in the splicing process, the above mentioned procedure is employed to extract the moving targets, and to analyze the trajectory of moving objects. Experimental results show that the method in this paper has strong robustness, and it can effectively remove interference of noise and detect moving targets accurately.
文章引用:顾西存, 黄颖. 基于代数多重网格的图像拼接中动态目标的检测[J]. 计算机科学与应用, 2016, 6(2): 94-101. http://dx.doi.org/10.12677/CSA.2016.62012

参考文献

[1] 朱明旱, 罗大庸. 基于帧间差分背景模型的运动物体检测和跟踪[J]. 计算机测量与控制, 2006, 14(8): 1004-1009.
[2] 刘静, 鹿雪娇, 刘继承, 等. 运动物体变化检测算法研究[J]. 佳木斯大学学报, 2010, 28(2): 228-231.
[3] 王亮, 胡卫明, 谭铁牛. 人运动的视觉分析综述[J]. 计算机学报, 2002, 25(3): 225-237.
[4] 屈晶晶, 辛云宏. 连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法[J]. 光子学报, 2014, 43(7): 1-8.
[5] 何亮明, 覃荣华, 巩思亮. 动态场景中的改进混合高斯背景模型[J]. 计算机工程, 2012, 38(8): 10-15.
[6] 毕国玲, 续志军, 陈涛. 基于随机聚类的复杂背景建模与前景检测算法[J]. 物理学报, 2015, 64(15): 1-11.
[7] 田桂云, 格莱德希尔, 泰勒. 基于综合兴趣点的图像拼接[J]. 模式识别快报, 2003, 24(02): 1171-1179.
[8] 徐京. 一种新的基于区域特征配准的医学图像拼接算法[J]. 计算机科学和自动化工程, 2012(1): 173-176.
[9] 吴乐富, 丁太广. 基于区域的图像拼接算法[J]. 计算机工程与设计, 2010, 31(18): 4044-4050.
[10] 王吉鹏. 基于显著区域和MVSC算法的图像拼接[J]. 多媒体信号处理, 2011(2): 207-211.
[11] 曹建秋, 赵萌萌. 亚像素级模糊图像配准算法[J]. 计算机应用研究, 2013, 30(4): 1244-1246.
[12] 曹红杏, 柳稼航, 阮萍. 基于角点变换矩阵的图像拼接[J]. 科学技术与工程, 2008, 8(16): 4536-4539.
[13] 韩典元. 一种基于sift站立树图像拼接算法[J]. 计算机科学和电子工程, 2012, 127(1): 353-356.
[14] 黄颖, 李伟生, 周丽芳, 等. 代数多重网格方法原理及图像工程应用[M]. 北京: 电子工业出版社, 2015: 25-41.
[15] 黄颖, 解梅, 李伟生. 使用代数多重网格进行多聚焦图像融合[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 272-277.
[16] 董乾, 黄晓明. 基于OPENCV的图像碎片拼接[J]. 科学技术与工程, 2010, 10(22): 5429-5432.