基于超級像素的運動目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、近年來，隨著“平安城市建設”項目與“科技強警”戰(zhàn)略的實施，在我國各個城市都已安裝了大量的監(jiān)控攝像頭。通過視頻監(jiān)控，可以在很大程度上減少違法犯罪行為，保障著人們的日常生活。然而，大量的監(jiān)控設備必然會產(chǎn)生大量的監(jiān)控數(shù)據(jù)，如何能夠有效地利用這些視頻數(shù)據(jù)并快速獲得所需的信息，便成為一個亟需解決的問題。在傳統(tǒng)監(jiān)控視頻處理中往往采用人工查找的方法，這通常需要耗費大量的人力物力，且效率比較低下。因此，如何采用計算機對視頻數(shù)據(jù)進行處理并快速獲得所需要的

2、信息便成為近年來機器視覺的一個研究熱點。
　　 在視頻內容研究領域中運動目標檢測與目標跟蹤是基礎性研究，在這兩方面都已有大量的研究成果。然而，基于視頻環(huán)境的復雜性，許多問題仍然未得到完全解決。本文通過對運動目標檢測與目標跟蹤算法相關問題進行研究，提出了基于超級像素的運動目標檢測與目標跟蹤算法。本文的具體研究內容與創(chuàng)新點如下:
　　 1.研究分析超級像素相關算法，提出了一種基于K-means的超級像素改進算法。實驗結果表明

3、改進后地算法能更好的保留圖像邊緣，使得圖像分割更為準確。
　　 2.提出了一種基于超級像素的運動目標檢測算法。通過在圖像超級像素塊中提取紋理特征與顏色特征建立背景模型，進而完成運動目標檢測任務。實驗結果表明該算法相對于基于點特征的運動目標檢測算法能夠有效地減少虛警率，并保證檢測目標的連續(xù)性;相對于基于區(qū)域的運動目標檢測算法該方法能較好的保留目標的邊緣。
　　 3.提出了一種基于超級像素的目標跟蹤算法。在大多數(shù)基于特征點的