基于監(jiān)控視頻的粘連人群分割研究.pdf

1、在圖像處理和計算機視覺研究領(lǐng)域中，視頻目標(biāo)分割作為其中的一個熱點問題，在視頻監(jiān)控、人機交互、行為分析以及視頻編輯等領(lǐng)域中起著非常重要的作用。圖像分割的目的是簡化或改變圖像的表現(xiàn)形式，使得圖像更容易理解和分析。在實際場景中，由于拍攝角度、陰影、以及人體目標(biāo)之間的相互接觸，會造成一個運動塊對應(yīng)多個人，這對人體的準(zhǔn)確分割和跟蹤是一個嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。本文通過研究對比粘連人群分割的各種方法，提出了一種基于超像素和圖模型的粘連人群分割和跟蹤方法。

2、>　　首先，針對固定場景監(jiān)控視頻中背景復(fù)雜，存在噪聲等問題，本文在Stauffer等人提出的經(jīng)典自適應(yīng)混合高斯背景模型基礎(chǔ)上，為每個像素增加了時空信息，分別從時域和空域上對每個像素進行分類，減少了運算時間，濾去了部分噪聲干擾。在陰影檢測問題上，本文將基于HSV色彩空間的去陰影方法和基于LBP算子的去陰影方法相結(jié)合，有效地去除了運動目標(biāo)的陰影。
　　其次，本文介紹了一種改進的Hough圓檢測方法，利用該方法對目標(biāo)的頭部進行檢測，同時