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文檔簡(jiǎn)介
1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別作為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵一步,是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),也是視頻分析、視頻編碼和行為理解等后續(xù)處理的基礎(chǔ)。通常來(lái)說(shuō),動(dòng)態(tài)和復(fù)雜背景會(huì)給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)帶來(lái)困難;而且考慮到目前圖像采集設(shè)備的分辨率限制,會(huì)使得檢測(cè)的圖像清晰度影響后續(xù)的識(shí)別,為了獲得更高的清晰度,超分辨率恢復(fù)是一種常用的技術(shù)。
在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中,基于顏色特征的方法容易受到光照和陰影的影響,導(dǎo)致檢測(cè)的目標(biāo)中含有大量陰影;而基于紋理的方法容易產(chǎn)生檢
2、測(cè)空洞。針對(duì)這種情況,提出了一種融合的策略,將紋理和顏色檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái),其中紋理目標(biāo)的檢測(cè)主要利用可控核來(lái)建立背景紋理字典,根據(jù)紋理重建偏差來(lái)執(zhí)行檢測(cè);融合策略主要是基于目標(biāo)的邊緣和陰影位置,平滑的邊緣被視為目標(biāo)真邊緣,根據(jù)融合的邊緣來(lái)得到最終的目標(biāo)。
在圖像超分辨率恢復(fù)中,基于重建的方法容易受到低分辨率圖像數(shù)量的影響,當(dāng)輸入低分辨率圖像數(shù)量有限時(shí),容易產(chǎn)生過(guò)平滑的效果,丟失重要的信息;稀疏表示作為基于學(xué)習(xí)的超分辨率算法的
3、一個(gè)重要分支,是目前比較常見(jiàn)的解決超分辨率問(wèn)題的辦法。本文介紹了一種基于梯度特征獨(dú)立字典學(xué)習(xí)的稀疏表示超分辨率算法,只需要輸入單幅圖像就可以執(zhí)行超分辨率恢復(fù),利用圖像梯度特征來(lái)表征低分辨率圖像的特征,提高了特征描述的魯棒性,然后以一種獨(dú)立字典學(xué)習(xí)的方法來(lái)分別訓(xùn)練低分辨率和高分辨率字典,獲得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。
通過(guò)使用不同實(shí)驗(yàn)背景下的視頻序列來(lái)驗(yàn)證提出的算法,其中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法能夠較好的應(yīng)對(duì)復(fù)雜背景,并且具有較好的陰影去除效
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