行進間移動物體偵測技術

Moving Object Detection on Moving Platforms

石明于(Ming-Yu Shih) ； 黃鐘賢(Chung-Hsien Huang) ； 趙盈盈(Ying-Ying Chao) ； 張耀仁(Yao-Yen Chang) ； 富博超(Bwo-Chau Fu)

《電腦與通訊》 120期 (2007/06) Pp. 56-64

https://doi.org/10.29917/CCLTJ.200706.0010

摘要

本論文提出了一個以運動向量為基礎，在移動平台上偵測移動物體的方法。由於移動平台所擷取之視訊影像其前景及背景皆同時移動，故無法直接於無處理之影像上建立穩定的背景模型以偵測出移動物體。在此篇論文提出的方法中，藉由影像背景變形參數估計法，將相鄰影像對齊，並搭配光跡追蹤技術，於動態背景中先偵測出移動物體區域；再搭配多色彩空間背景模型，經過變形校正後，更進一步地提升移動物體外型偵測之正確性。最後，移動物體區塊資訊更應用於背景更新中，只將高可信度之背景像素更新至背景模型中，以持續得到穩定的背景模型。實驗結果顯示，本方法可穩定且正確地於行進間偵測出移動物體之良好外型。

關鍵字

移動物體偵測 ； 背景相減 ； 背景模型 ； 影像校正 ； 移動平台

並列摘要

A method to detect moving objects on non-stationary background is proposed. The concurrent motions of foreground and background pixels make it extremely difficult to maintain a plausible background model for background subtraction. In our method, motion fields of aligned neighboring frames are fused to reduce parallax effects in moving blob detection. A fused color background model is further developed to refine shapes of detected objects. Finally, moving blob information is incorporated into the adaptation process of background model. Only confidently marked background pixels are adapted into background models with each incoming frame. Experiments showed that well-shaped moving object detection results under unconstrained scenes are obtained.

並列關鍵字

Moving Object Detection ； Background Subtraction ； Background Modeling ； Image Registration ； Moving Platform