基于背景減法和幀差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要課題,在航空航天、視頻監(jiān)控以及智能交通等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。研究視頻圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。本文在分析幾種常見運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法的基礎(chǔ)上,著重研究了背景減法和幀差法。本文所做的主要工作如下:
　　⑴分析了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的應(yīng)用背景、研究現(xiàn)狀和目標(biāo)檢測中要用到的一些視頻圖像處理理論。對(duì)視頻序列中常用的光流法、幀差法和背景減法等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法進(jìn)行研究,分別介紹了它們

2、的基本原理和一些改進(jìn)算法。特別是針對(duì)背景減法,分析了常見的幾種背景減法的建模方法。
　?、圃诜治霈F(xiàn)有背景建模方法的基礎(chǔ)之上,發(fā)現(xiàn)采用傳統(tǒng)混合高斯模型建模進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí),其學(xué)習(xí)速率不可根據(jù)背景的改變而改變,影響了背景的更新效率,本文提出了一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。改進(jìn)的算法把學(xué)習(xí)速率分成背景建模初期和背景形成以后這兩個(gè)階段,在這兩個(gè)階段里均采用自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率,使得模型可以更即時(shí)地更新,從而能夠及時(shí)更新背景,消除運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的殘影,提

3、高檢測準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法可以更準(zhǔn)確地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),較好地消除陰影,并具有較好的自適應(yīng)性和穩(wěn)健性。
　?、窃诜治鰝鹘y(tǒng)幀差法進(jìn)行目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)之上,針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顏色與背景灰度值相似情況下出現(xiàn)檢測的目標(biāo)輪廓不完整的問題,本文進(jìn)行了改進(jìn)。先用改進(jìn)的幀差法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測,再將Canny算子作用于此目標(biāo),以提取出邊緣信息,最后將目標(biāo)邊緣與原目標(biāo)取“或”操作。此方法能夠較好地解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景顏色差別較小時(shí),檢測的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓不