視頻去霧和嵌入式目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在視頻監(jiān)控行業(yè),霧霾已經(jīng)成為高清監(jiān)控的隱形殺手,透霧監(jiān)控需求變得越來越迫切。
  本文的主要研究內(nèi)容正是從提高視頻監(jiān)控質(zhì)量的兩個方面展開:一是視頻去霧技術(shù)研究;二是嵌入式視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究。
  去霧技術(shù)由光學(xué)去霧和數(shù)字去霧兩種方法組成,光學(xué)去霧存在成本高昂難以普及問題;數(shù)字去霧算法存在計算量大、資源消耗多、塊效應(yīng)、不適應(yīng)實時行要求等問題。本文在理解數(shù)字去霧算法原理的基礎(chǔ)上,對2013年Kim提出的去霧算法進(jìn)行改進(jìn),提出了

2、一種基于譜聚類的視頻去霧算法。首先,利用譜聚類思想對靜態(tài)場景中的目標(biāo)進(jìn)行聚類分割;其次,利用同類目標(biāo)的透射率在幀內(nèi)具有空間一致性、在幀問具有時間連續(xù)性的前提假設(shè)采用了不同的去霧模型。即:在視頻的幀內(nèi)圖像中,引入基于類的透射率估計模型;在視頻的幀間圖像中,對運動目標(biāo)引入運動一致性的透射率估計模型,對靜態(tài)背景引入時間一致性的透射率估計模型,應(yīng)用不同的透射模型對視頻中的不同目標(biāo)透射率進(jìn)行了估計;最后,利用計算的透射率對視頻圖像進(jìn)行了去霧處理。

3、
  本文在研究視頻跟蹤相關(guān)算法和嵌入式硬件資源的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一套云臺可控制攝像機的嵌入式實時視頻跟蹤系統(tǒng),該系統(tǒng)主要由DM8127-4核處理器,兩自由度云臺攝像機,監(jiān)視器,操控臺和接口電路組成。該系統(tǒng)的工作原理是:首先,對攝像機采集的視頻圖像,通過操控臺對跟蹤目標(biāo)進(jìn)行人為捕捉;其次,在DSP上完成先進(jìn)的目標(biāo)跟蹤算法,獲取運動目標(biāo)所在的圖像2D位置,并在監(jiān)視器上實時顯示跟蹤圖像;最后,根據(jù)目標(biāo)的位置信息得到脫靶量,把脫靶量通過A

4、RM核發(fā)送給云臺,云臺通過PELCO-D協(xié)議控制運動調(diào)整攝像機的監(jiān)控姿態(tài),使運動目標(biāo)始終保持在監(jiān)控畫面中心位置,實現(xiàn)目標(biāo)的自動跟蹤。為了滿足移動平臺上跟蹤算法的穩(wěn)定性和實時性要求,本系統(tǒng)的硬件采用TIDM8127芯片,該芯片由一個ARM核,兩個M3-Cotex核和一個DSP核構(gòu)成。為了達(dá)到視頻采集、目標(biāo)跟蹤以及云臺控制整個流程的實時性要求,采用多核協(xié)同工作機制;軟件方面提出了一種高性能低復(fù)雜度的PCK跟蹤算法。主要的創(chuàng)新點在于:采用改進(jìn)

5、的POC算法克服傳統(tǒng)POC算法僅僅對目標(biāo)的位移和亮度變化具有魯棒性的缺陷;采用Kalman預(yù)測和歷史評測數(shù)據(jù)動態(tài)更新模板機制克服目標(biāo)被遮擋時的跟蹤失敗問題。
  實驗結(jié)果和系統(tǒng)測試證明,相比Kim的去霧算法,本文提出的視頻去霧算法取得了更好的視覺恢復(fù)主觀效果,在視頻閃爍效應(yīng)相當(dāng)?shù)那闆r下,時間復(fù)雜度降低了0.39倍。另外,在光照變化、目標(biāo)位移、尺度、姿態(tài)改變、模糊、噪聲干擾以及部分遮擋等情況下,本文設(shè)計的嵌入式視頻跟蹤系統(tǒng)實現(xiàn)了目標(biāo)

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