實(shí)時(shí)場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展、圖像處理技術(shù)的提高,視頻監(jiān)控越來(lái)越廣泛地滲透到教育、政府、娛樂(lè)、醫(yī)療、運(yùn)動(dòng)、安全防衛(wèi)等領(lǐng)域。視頻監(jiān)控的首要問(wèn)題是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),即從視頻圖像序列中提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果直接影響目標(biāo)分類(lèi)、跟蹤等處理的效果。因此研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)具有非常重要的意思。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中受實(shí)時(shí)場(chǎng)景中很多因素的影響,比如攝像頭噪聲干擾、光線(xiàn)變化、運(yùn)動(dòng)的物體突然長(zhǎng)時(shí)間的停留等,檢測(cè)結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)偏差。本文針對(duì)

2、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法中所存在的主要問(wèn)題進(jìn)行了研究,并對(duì)相應(yīng)的問(wèn)題給出了解決方案。本文的主要研究工作如下:
　　 在圖像預(yù)處理方面,視頻圖像在采集、傳輸和記錄過(guò)程中受到各種噪聲的干擾,為了減少噪聲對(duì)后續(xù)操作的影響,必須對(duì)其讀入圖像進(jìn)行預(yù)處理,濾除噪聲的干擾。傳統(tǒng)濾波方法只對(duì)某一種的噪聲濾除效果較佳,但對(duì)混合噪聲濾除效果不理想。因此,本文提出了自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法。實(shí)驗(yàn)仿真表明,該方法運(yùn)算簡(jiǎn)單,濾除混合噪聲的效果好、同時(shí)保留了圖像邊

3、緣細(xì)節(jié)。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法方面,本文對(duì)當(dāng)前常用目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)了各自算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)；針對(duì)對(duì)稱(chēng)差分法無(wú)法完整地提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓,目標(biāo)內(nèi)部信息也丟失的比較嚴(yán)重,本文對(duì)其算法進(jìn)行改進(jìn),提出了結(jié)合快速邊緣檢測(cè)的對(duì)稱(chēng)差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法；當(dāng)場(chǎng)景中出現(xiàn)光照突變、運(yùn)動(dòng)物體長(zhǎng)時(shí)間的停留時(shí),背景模型更新慢、結(jié)果也不理想。本文通過(guò)改進(jìn)surendra背景模型更新算法,很好地解決了上述背景更新效果不佳的情況