移動(dòng)鏡頭下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、隨著半導(dǎo)體及計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理逐步應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，例如與人們?nèi)粘Ｉ钕嚓P(guān)的“平安城市”建設(shè)中，大量智能監(jiān)控設(shè)備得到應(yīng)用，國(guó)防安全上的無人偵察機(jī)等等，在這些視頻應(yīng)用中關(guān)鍵技術(shù)之一是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。要對(duì)這些視頻進(jìn)行深入分析，必須首先從場(chǎng)景中提取感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，抑制大量冗余的無關(guān)背景信息，本文對(duì)基于運(yùn)動(dòng)顯著性的背景全局移動(dòng)下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行了研究，并且對(duì)于檢測(cè)目標(biāo)算法存在丟失目標(biāo)的情況提出相應(yīng)的解決方法。

2、　　首先本文介紹了現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行歸類討論，分析了當(dāng)前算法的原理和各自的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)算法中依然存在的部分缺點(diǎn)本文基于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景提出了一種新的目標(biāo)檢測(cè)算法。
　　通過分析相機(jī)平動(dòng)時(shí)場(chǎng)景中背景和前景的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，模擬人類視覺系統(tǒng)的注意機(jī)制，計(jì)算視頻場(chǎng)景的顯著性，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。采用光流法提取目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特征，用二維高斯卷積方法抑制背景的運(yùn)動(dòng)紋理；采用直方圖統(tǒng)計(jì)衡量運(yùn)動(dòng)特征的全局顯著性；根據(jù)得到的運(yùn)動(dòng)顯著

3、圖提取前景與背景的顏色信息；最后結(jié)合貝葉斯方法對(duì)運(yùn)動(dòng)顯著圖進(jìn)行處理，得到顯著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　由于上述算法依賴于光流特征，在視頻的某些幀中存在因光流信息提取不正確或者目標(biāo)速度過慢造成目標(biāo)的短暫丟失。為了解決目標(biāo)丟失的問題，本文也進(jìn)行了相應(yīng)的研究。將得到的目標(biāo)初始位置信息依據(jù)光流信息逐幀的傳遞到后續(xù)幀當(dāng)中，把位置信息與綜合顯著圖相結(jié)合得到每一幀的能量圖，對(duì)能量圖采用聚類的方式提取前景目標(biāo)。
　　三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)視頻上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明