【摘 要】
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针对在抖动干扰下运动目标检测精度较差的问题，提出了一种基于光流法与三帧差分法的运动目标检测算法，首先用基于卢卡斯-卡那得(Lucas-Kanade, LK)光流法的稳像算法对视频去抖，
【基金项目】
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国家自然科学基金（61603189）项目资助
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针对在抖动干扰下运动目标检测精度较差的问题，提出了一种基于光流法与三帧差分法的运动目标检测算法，首先用基于卢卡斯-卡那得(Lucas-Kanade, LK)光流法的稳像算法对视频去抖，然后用三帧差分法提取目标。仿真结果表明，稳像后的峰值信噪比 (Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)值提高了3.6dB左右，所设计算法在抖动干扰下能够准确提取出目标，在测试平台上的平均处理速度为28帧/s(Frame Per Second, FPS)；同时，针对传统核相关滤波(Kernelized Correlation Filters, KCF)算法对尺度变化和部分遮挡目标跟踪性能较差的问题，设计了一种改进的KCF算法，通过对目标构造图像金字塔，计算滤波器在图像金字塔不同层上的响应，找到响应最大层并更新下一帧目标位置，同时加入了遮挡检测机制，减小目标遮挡对跟踪的影响。仿真结果表明，改进后的算法对尺度变化和部分遮挡的目标跟踪鲁棒性更优，可实现对目标的稳定跟踪，处理速度为33FPS。通过与KCF算法进行比较说明本文算法的准确率(precision)提高了4.2%，成功率(success rate)提高了11.8%。
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