基于DWT的視頻運動目標提取方法研究.pdf

1、視頻序列中的運動目標提取是數(shù)字圖像處理和模式識別以及計算機視覺領域研究的主要內(nèi)容之一，只有在提取到視頻運動目標的基礎上，才能對目標進行分類、跟蹤以及內(nèi)容分析等。所以，運動目標提取技術(shù)在視頻場景處理中有著重大的理論研究意義和實際應用價值，也是計算機視覺和視頻處理領域一項關鍵技術(shù)。本文針對單目、靜止攝像機采集的視頻，研究運動目標提取問題。所做的工作包括以下幾個方面:
　　本文針對視頻圖像序列數(shù)據(jù)量大，存在信息冗余等缺點，在假定“背景像

2、素總是以較高的頻率在圖像序列中出現(xiàn)”的前提下，提出一種DWT與背景重構(gòu)相結(jié)合的運動目標分割方法。首先，為了提高數(shù)據(jù)處理效率，將待處理的視頻圖像序列經(jīng)過DWT變換提取近似分量，使圖像尺寸變成原來圖像的四分之一;然后，利用像素聚類方法，結(jié)合雙閾值和相似類合并算法來重構(gòu)背景;最后，運用背景差分法提取運動目標。
　　在提出的DWT與背景重構(gòu)相結(jié)合的運動目標分割方法基礎上，分析聚類算法中的關鍵參數(shù)——閾值，指出固定閾值在算法中的缺陷，并對聚