低照度環(huán)境下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容，到目前為止，國內(nèi)外對(duì)其在低照度環(huán)境下的研究還較少，然而因其在全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控、交通控制、軍事等領(lǐng)域中存在著廣泛的應(yīng)用前景，該研究正逐步得到人們的重視，并成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)新的熱點(diǎn)研究問題。
　　 本文是在攝像機(jī)固定的前提下，主要針對(duì)室內(nèi)低照度環(huán)境下的視頻序列進(jìn)行研究，其內(nèi)容主要包括：預(yù)處理、增強(qiáng)處理、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤。
　　 在視頻序列預(yù)處理方面，闡述了低照度環(huán)

2、境下信噪比低的原因以及噪聲的特性，介紹了目前常用的幾種濾波器的基本原理，在空域使用高斯濾波、在時(shí)域使用實(shí)時(shí)自適應(yīng)幀間濾波的時(shí)空結(jié)合的濾波算法，通過實(shí)驗(yàn)仿真，這種時(shí)空結(jié)合的濾波算法取得了較好的效果。
　　 針對(duì)低照度視頻圖像采用對(duì)數(shù)處理算法增強(qiáng)時(shí)高頻噪聲也同時(shí)被放大的不足，使用多級(jí)對(duì)數(shù)處理算法來增強(qiáng)低照度視頻圖像，并通過參數(shù)來控制各級(jí)圖像中的高頻銳化分量，使得圖像的高頻噪聲放大得到了有效的抑制。為了較好地?cái)U(kuò)展增強(qiáng)后圖像整體灰度級(jí)的

3、動(dòng)態(tài)范圍，本文采用改進(jìn)的對(duì)比度拉伸算法來進(jìn)一步提高視頻圖像的對(duì)比度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用多級(jí)對(duì)數(shù)增強(qiáng)后再用改進(jìn)的對(duì)比度拉伸算法對(duì)低照度視頻圖像進(jìn)行處理，能取得較好的增強(qiáng)效果。
　　 針對(duì)低照度環(huán)境下，采用高斯模型方法建立背景模型，僅根據(jù)當(dāng)前幀的掩碼來更新背景時(shí)準(zhǔn)確性差，容易造成背景點(diǎn)誤判的缺點(diǎn)，為此依據(jù)連續(xù)三幀的掩碼的總體作用，對(duì)高斯背景建模的更新算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其可以較準(zhǔn)確及時(shí)地更新背景。從仿真結(jié)果可看出該算法能使檢測(cè)得到的運(yùn)