復(fù)雜背景下的運動目標(biāo)分割和識別的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本文的研究目標(biāo)是實現(xiàn)一個復(fù)雜背景下的運動目標(biāo)分割和識別系統(tǒng)。運動目標(biāo)分割方面。本文首先研究和比較了運動目標(biāo)分割算法，指出在這些算法中，背景差法最適于解決本文中的運動船只分割問題。然后，使用了一種基于色度和亮度空間的混合高斯背景模型，并基于這個模型實現(xiàn)了運動船只的背景差分割。運動目標(biāo)檢測方面。通過了大量的實驗，本文使用了Connected Components算法和包圍盒技術(shù)來解決背景噪音過濾和運動目標(biāo)檢測的問題。本文還通過實驗對8方

2、向和4方向的Connected Components算法進行了比較。目標(biāo)特征提取方面。本文提出了一種邊緣點跟蹤檢測算法，利用原始圖像的邊緣信息來獲得更精確的船只輪廓。此外，還使用空洞填充和圖像閉操作來獲得完整連貫的目標(biāo)區(qū)域。最后，本文提出了用于船只分類的8個特征。分類算法方面。本文首先研究和比較了目前各種主要的分類算法，指出支持向量機（SVM）算法是本文應(yīng)用的最好選擇。然后，本文介紹了SVM分類器的實現(xiàn)，并使用SVM算法進行了船只分