視頻運動目標(biāo)檢測及其實時處理系統(tǒng)研究.pdf

1、本文的主要工作在于系統(tǒng)地研究了視頻圖像中運動目標(biāo)檢測方法及其實時實現(xiàn)技術(shù).提出了視頻運動目標(biāo)檢測系統(tǒng)的理論模型,為視頻運動目標(biāo)的描述與處理建立了相應(yīng)的理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)描述.本文提出一種可在FPGA上實時實現(xiàn)的基于匹配加權(quán)函數(shù)和多分辨率分析的視頻背景運動補償技術(shù).該技術(shù)采用基于平行投影的六參數(shù)仿射模型,用塊匹配準(zhǔn)則估計稀疏樣本點集的全局運動,提出一種加權(quán)匹配函數(shù)的算法消除目標(biāo)點對背景全局運動參數(shù)估計的干擾.為了滿足系統(tǒng)處理的精確性和實時性要

2、求,在算法實現(xiàn)上,采用多分辨率的分級搜索策略,在系統(tǒng)實現(xiàn)上,研究了一種并行流水線的處理結(jié)構(gòu).本文提出一種基于馬爾可夫(Markov)隨機場模型的視頻運動目標(biāo)多級檢測技術(shù).利用背景全局運動與目標(biāo)局部運動的差異、運動目標(biāo)具有空間凝聚性和視頻圖像序列時域的短時平穩(wěn)性等特征對目標(biāo)進行多級檢測.閾值化檢測方法由于計算簡單運算效率高是實時目標(biāo)檢測常用的方法.研究結(jié)果表明,以類間方差最大為聚類準(zhǔn)則的閾值檢測方法在像素分類錯誤率、被分區(qū)域均勻性等方面性