基于多分辨率穩(wěn)定性分析的動態(tài)背景建模研究.pdf

1、運動目標的檢測是現(xiàn)在面臨的重大挑戰(zhàn)之一。它在智能監(jiān)控、人機交互、機器人視覺導航、智能交通等各方面都有著廣泛的應用。在進行運動目標檢測時，背景一般都是動態(tài)的。并且在動態(tài)背景中，背景的運動是多種多樣的，而且在不同的位置其運動的劇烈不同，不同時刻運動的劇烈程度也不同，另外還有受噪聲和光照的影響，從而就導致建立一個具有好的魯棒性的模型變得十分困難。因此，動態(tài)背景建模就具有極大的研究價值和意義。
　　針對動態(tài)背景下運動目標檢測誤檢率高的問題

2、，本文提出一種基于多分辨率穩(wěn)定性分析的動態(tài)背景建模算法。主要研究主要內(nèi)容如下：
　　（1）通過分析動態(tài)背景運動的劇烈程度與觀察窗口的關系，提出用穩(wěn)定性來對動態(tài)背景特征進行描述。
　?。?）通過分析觀察窗口與多分辨率的關系，提出在多分辨率下來對動態(tài)背景進行穩(wěn)定性分析。
　?。?）在多分辨率下，結合在時間流上的空間關聯(lián)性，分別在各層對高低頻信息建立基于概率的動態(tài)背景模型，得到多分辨率下多層的動態(tài)背景模型結構。
　?。?/p>

3、4）給出動態(tài)背景的穩(wěn)定性定義條件，根據(jù)該條件在多分辨率多層動態(tài)背景模型結構下，自適應選擇滿足穩(wěn)定性條件的最低層，體現(xiàn)了不同像素點的運動劇烈程度不同。
　?。?）給出動態(tài)背景更新條件，自適應更新滿足穩(wěn)定性條件的最低層，體現(xiàn)了像素點在時間流上運動劇烈程度的變化。
　　本文針對動態(tài)背景給運動目標檢測帶來的影響，在多分辨率下，結合在時間流上的空間關聯(lián)性，將圖像分解為高低頻信息在穩(wěn)定性的角度上建立動態(tài)背景模型。通過本文算法與其他算法進