基于視頻的運(yùn)動物體檢測方法與應(yīng)用研究.pdf

1、運(yùn)動目標(biāo)檢測由于其良好的應(yīng)用背景,成為當(dāng)前研究的一個熱點(diǎn).該文結(jié)合一個基于視頻的車牌自動識別系統(tǒng)的開發(fā)過程,提出了一種戶外環(huán)境下運(yùn)動目標(biāo)檢測方法.運(yùn)動目標(biāo)檢測的研究對象是視頻序列,該文首先介紹運(yùn)動物體的視頻檢測原理以及常用的算法.由于沒有通用的視頻檢測算法,必須結(jié)合具體環(huán)境和實(shí)際要求,采用特定的檢測算法.該文提出了一種序列圖像中運(yùn)動物體的檢測算法.該算法融和了改進(jìn)的點(diǎn)狀相關(guān)圖法和提取函數(shù)法,從而避免了點(diǎn)狀相關(guān)圖法的局限性和低對比度條件下

2、的漏檢.首先使用改進(jìn)的點(diǎn)狀相關(guān)圖法檢測出可能存在運(yùn)動物體的區(qū)域,然后對可能存在的運(yùn)動區(qū)域二值化.由于采集的目標(biāo)是高速行駛的汽車,為了獲得清晰的圖像,就必須提高快門速度,由此帶來的結(jié)果是采集的圖像普遍偏暗,難以分割出背景和運(yùn)動物體,采用提取函數(shù)法配合點(diǎn)狀相關(guān)圖法提取低對比度條件下的運(yùn)動物體.最后使用形態(tài)學(xué)算子去除環(huán)境噪音和光線的干擾,提取運(yùn)動物體的輪廓,同時對背景進(jìn)行更新,以便采集下一個運(yùn)動目標(biāo)的圖像.作為一個應(yīng)用實(shí)例,該文最后介紹了一個