視頻運(yùn)動物體提取的算法研究.pdf

1、計算機(jī)視覺領(lǐng)域尤其是視頻監(jiān)控系統(tǒng)一直是近幾年來研究的熱點(diǎn)話題。視頻運(yùn)動物體提取是進(jìn)行行為理解、分析和描述等高層次視覺操作的基礎(chǔ)。視頻運(yùn)動物體提取也是目前圖像技術(shù)研究應(yīng)用的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文針對單目、靜止攝像機(jī)采集的動態(tài)場景的視頻，研究運(yùn)動物體分割問題。
　　 本文提出了一種改進(jìn)的Otsu全局閾值法和基于Candy邊緣檢測的局部閾值Bemsen相結(jié)合的二值化方法。視頻監(jiān)控運(yùn)動物體提取中，圖像的二值化對運(yùn)動日標(biāo)的最終提取有著重要作用。

2、該方法可以很好的應(yīng)對全局閾值二值化方法不能對圖像的細(xì)節(jié)進(jìn)行準(zhǔn)確的二值化和局部閾值容易造成塊域現(xiàn)象等問題
　　 另外本文提出了在YUV顏色空間下改進(jìn)的基于單一像素的碼本背景建模。該方法對碼字結(jié)構(gòu)和匹配原則進(jìn)行了改進(jìn)，能很好的提取動態(tài)場景中的運(yùn)動物體，并且時間復(fù)雜度得到了降低。但由于單一像素的碼本建模中沒有考慮像素點(diǎn)之間的空間信息，本文又提出了在YUV顏色空間下基于區(qū)域像素的碼本背景建模。視頻序列中相鄰像素之間并不是毫無關(guān)系的，它們