【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，属于目标检测领域。本专利技术首先对采集到的彩色图像进行灰度处理，再对图像进行空间多尺度小波阈值去噪处理，得到去噪后的原始灰度图像；然后采用背景差法和帧差法的组合模型对某一时刻图像进行目标检测，得到三帧差图像；最后根据得到的三帧差图像确定是切换到下一组监控图像还是报警并切换到下一组监控图像。本专利技术首先通过小波阈值去噪方法对含噪图像进行去噪处理，尽可能地消除了噪声信号的负面影响，使样本中的个别异常数据对最终结果不致有太大的影响；然后通过构造背景差法和帧差法的组合检测模型对目标进行检测，提高了运动检测的效果。【专利说明】
本专利技术涉及，属于目标检测领域。
技术介绍
目标检测是视觉领域的一个重要研究课题，是进行目标分类、跟踪及行为理解的基础，在智能视频监控、机器人导航和医学图像处理等诸多领域有着广泛应用。而噪声的存在，破坏了图像在结构等方面的相关性，不利于特征的提取。但是迄今为止，在参考各种目标检测的基础上，研究发现以往的检测模型并没有考虑图像采集过程中产生的噪声及异常数据对检测结果的影响，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等。针对目标的检测算法有:背景差法、质心跟踪法、模板匹配法、帧间差分法、Meanshift法，粒子滤波(PF)算法、光流法、管道滤波法等。其中比较常用的是光流法、背景差法和帧差法。光流法利用图像序列中的像素强度的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，可以不需要预先知道场景的任何信息；帧间差法对物体的运动比较敏感，受光线的影响较小，但是检测...
【技术保护点】
一种基于多尺度小波阈值去噪的目标检测方法，其特征在于：首先对采集到的彩色图像进行灰度处理，再对图像进行空间多尺度小波阈值去噪处理，得到去噪后的原始灰度图像；然后采用背景差法和帧差法的组合模型对某一时刻图像进行目标检测，得到三帧差图像；最后根据得到的三帧差图像确定是切换到下一组监控图像还是报警并切换到下一组监控图像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓东，王京京，吴建德，范玉刚，黄国勇，邹金慧，邵宗凯，冷婷婷，张光辉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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