非固定攝像機下目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、運動估計是非固定攝像機下目標(biāo)檢測所要解決的一個首要問題，通過運動估計和運動補償之后的視頻圖像序列消除了相鄰幀間由于攝像機運動帶來的全局運動影響，對目標(biāo)檢測的效果會有明顯的提升。研究設(shè)計高效、精確、快速、魯棒的運動估計算法是目前計算機視覺領(lǐng)域中的一個重要課題。在現(xiàn)今的運動估計方法中，塊匹配算法具有原理簡單、易于硬件實現(xiàn)的優(yōu)點，在實際中得到了很多應(yīng)用。但同時，由于塊匹配算法計算量大，研究怎樣提高塊匹配算法的速度是一個熱點課題。傳統(tǒng)的快速塊匹

2、配算法如三步搜索法、新三步搜索法、菱形搜索法等雖然提高了搜索效率但是卻存在陷入局部最優(yōu)的不足，影響了運動估計的精度。
　　本文在分析研究了經(jīng)典快速塊匹配算法之后，對經(jīng)典自適應(yīng)十字模板搜索法進行了改進并實現(xiàn)。本文首先介紹了塊匹配運動估計的基本原理，詳細(xì)介紹了各種經(jīng)典塊匹配快速算法，并分析了這些算法存在的問題，并通過實驗定量的評價了他們的優(yōu)缺點。在上述工作的基礎(chǔ)上，重點介紹了本文提出的一種改進的自適應(yīng)塊匹配加速算法——基于運動模式分類

3、的自適應(yīng)十字模板搜索算法。此算法在對當(dāng)前幀進行運動模式定性判定的基礎(chǔ)上，根據(jù)圖像序列的空間一致性對搜索起始點進行預(yù)測，并引入搜索終止閾值明顯地提高了搜索的速度。最后本文對提出的算法進行了實驗論證。通過對實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果的分析比較，發(fā)現(xiàn)改進后的算法在搜索精度和搜索效率兩方面都達到預(yù)期研究目標(biāo)。實驗結(jié)果表明：本算法同傳統(tǒng)快速塊匹配算法相比，在各類視頻中性能都得到了提高，尤其是運動類型明確的圖像序列加速效果尤為明顯。本算法充分利用了圖像空間上的