基于自適應背景替換的運動對象檢測算法研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控系統是計算機視覺研究領域的一個重要課題，而運動對象檢測則是智能監(jiān)控系統的核心技術。運動對象檢測的研究對象是視頻圖像序列，其目的是判斷視頻序列中是否存在運動對象并確定運動對象的具體位置，為后續(xù)的對象跟蹤與行為識別提供數據基礎。然而智能視頻監(jiān)控系統實時性和高效性的要求，使得現有的運動對象檢測算法離快速、精準地檢測尚有差距，因此如何設計有效的運動對象檢測算法成為國內外的一個研究熱點。本文基于幀間差分法和背景差分法的理論基礎，結合實

2、際的需求因素對運動對象檢測算法進行研究和探討，主要研究工作如下：
　　 (1)本文通過分析傳統幀間差分法、背景差分法以及幀差背景結合法，針對這些方法在解決對象靜止后融入背景情況時的不足，提出了一種自適應背景替換的運動對象檢測算法。該算法通過幀間差分法進行背景建模，并將原始幀中存在運動對象的區(qū)域標注到背景的相應區(qū)域中，在使用背景差分法提取運動對象時，算法自適應替換出當前幀存在運動對象的區(qū)域而沒有在背景中標注的背景幀，作差提取前景運

3、動目標。通過在不同的復雜場景下對該算法進行測試，分析了運動對象由運動到靜止、緩慢移動條件下的檢測結果。測試結果表明該方法能較好解決因運動對象靜止后融入背景建模而導致的檢測對象不準確問題，且算法簡單，易于實現，滿足實時監(jiān)控要求。
　　 (2)針對本文提出的改進算法引入的新問題進行分析。為解決背景幀的感興趣區(qū)域與當前幀的時間差進行光線補償的問題，研究了一種背景補償的算法。研究結果表明，它能較好地對背景進行補償，使得背景差分提取精確的