視頻監(jiān)控系統(tǒng)中動態(tài)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)對于我們的生活和工作起著越來越重要的作用，在戰(zhàn)場監(jiān)視、小區(qū)保安、道路保障等方面越來越受到人們的重視。在視頻監(jiān)控中，動態(tài)目標(biāo)的檢測與跟蹤是很重要的兩個部分。本文主要對視頻監(jiān)控中的運動目標(biāo)檢測和跟蹤進(jìn)行了研究，主要的工作如下：
　　論文首先對視頻監(jiān)控的發(fā)展及主要研究的內(nèi)容進(jìn)行了介紹。在預(yù)處理中，主要進(jìn)行了圖像去噪和邊緣檢測的研究。在圖像去噪方面，提出了一種預(yù)判斷均值濾波算法，使得對于椒鹽噪聲的去除效果有很大的提升；在邊緣檢

2、測方面，提出了一種基于Otsu閾值的四方向prewitt邊緣檢測算子，有效提高了邊緣檢測的檢測效果。
　　研究了動態(tài)目標(biāo)檢測算法，提出了一種分塊閾值的二值化方法，對目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行不同閾值的二值化，結(jié)合三幀差法的目標(biāo)輪廓檢測，取得了較好的檢測效果。
　　研究了目標(biāo)陰影檢測的問題，提出了一種考慮飽和度分量、亮度分量和飽和度分量與亮度分量的歸一化差分值來進(jìn)行陰影判斷，取得了良好的實驗效果。
　　研究了角點檢測的問題

3、，提出了一種快速的角點檢測算法。對圖像中的像素點首先進(jìn)行預(yù)判斷，去除不可能是角點的像素點，再對候選角點進(jìn)行可能性分析，最后利用Harris角點檢測算法檢測剩余的候選角點，在效果上和時間性上都取得了良好的結(jié)果。
　　研究了動態(tài)目標(biāo)跟蹤算法，考慮使用目標(biāo)檢測的結(jié)果來對目標(biāo)跟蹤框進(jìn)行確定。鑒于經(jīng)典Mean-Shift算法是根據(jù)顏色特征進(jìn)行跟蹤，當(dāng)目標(biāo)顏色和背景顏色相似時，容易出現(xiàn)跟蹤丟失的情況。提出了基于角點特征和Mean-Shift結(jié)