移動(dòng)智能終端視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)就是從序列圖像中精確地提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。它是目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)行為分析等高級(jí)視頻處理的基礎(chǔ)，直接影響到后續(xù)視頻處理結(jié)果的質(zhì)量。動(dòng)態(tài)變化的場(chǎng)景，隨機(jī)抖動(dòng)的相機(jī)，反復(fù)運(yùn)動(dòng)的物體，部分變化的背景都會(huì)給運(yùn)動(dòng)區(qū)域的精確提取帶來困難，導(dǎo)致提取出的目標(biāo)圖像包含噪聲、空洞、鬼影的現(xiàn)象。在以上提到的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)中，降低算法復(fù)雜度和增強(qiáng)對(duì)相機(jī)隨機(jī)抖動(dòng)的適應(yīng)性是移動(dòng)智能終端上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)不得不面對(duì)的問題。
　　

2、本文結(jié)合經(jīng)典的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)所面臨的一系列挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入、細(xì)致的研究。主要關(guān)注兩個(gè)方面：（1）移動(dòng)智能終端對(duì)動(dòng)態(tài)視頻場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提??；（2）鏡頭隨機(jī)抖動(dòng)的情況下視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的提取。研究?jī)?nèi)容從以上兩方面展開：
　　在鏡頭固定的前提下，針對(duì)動(dòng)態(tài)變化的視頻場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域提取的問題，本文提出了一種快速的抗噪聲干擾的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法，并被應(yīng)用了到Android手機(jī)上。算法在結(jié)合高斯模型和幀間差分方法的優(yōu)點(diǎn)

3、的同時(shí)避免了各自的缺陷。首先利用幀間差分法對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行處理，初步提取出包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的大致輪廓。幀間差分法對(duì)動(dòng)態(tài)背景和光照強(qiáng)度變化的適應(yīng)性使得算法在縮小高斯模型匹配的范圍的同時(shí)過濾掉了光照變化和動(dòng)態(tài)背景引入的干擾。然后在這些輪廓范圍內(nèi)采用基于高斯模型的背景差分方法對(duì)圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的精確提取。
　　針對(duì)手持設(shè)備容易出現(xiàn)鏡頭抖動(dòng)的問題，本文提出了一種防鏡頭抖動(dòng)的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，同樣被應(yīng)用到Android手機(jī)