視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)動目標(biāo)檢測融合了圖像處理、模式識別、人工智能以及計算機(jī)科學(xué)等許多領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已經(jīng)成為計算機(jī)視覺研究的重要領(lǐng)域。本文主要研究在靜止背景下運(yùn)動目標(biāo)的檢測與提取，在前人工作的基礎(chǔ)上對運(yùn)動目標(biāo)檢測各種算法進(jìn)行分類研究，分析比較各算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上增強(qiáng)對算法的理解以及提出改進(jìn)。 本文總結(jié)了當(dāng)前視頻圖像分割技術(shù)的基本原理，給出了運(yùn)動目標(biāo)檢測與分割的理論模型。在介紹了三種傳統(tǒng)的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的基本原理的基礎(chǔ)上，提出

2、了一個改進(jìn)的將背景差分法和幀間差分法相結(jié)合的算法，該算法使用幀間差分累積圖像，結(jié)合前幀的檢測效果，在當(dāng)前幀的前后位置分別粗定位運(yùn)動目標(biāo)并更新背景，然后利用背景信息檢測出運(yùn)動目標(biāo)，實驗結(jié)果表明該方法既有背景差分法完整檢測運(yùn)動目標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)，又具有幀間差分法在光線變化情況下的魯棒性；本文通過研究背景圖像的統(tǒng)計特性，給出了一種自適應(yīng)的背景模型估計法，該方法有效地吸取了Stauffer等提出的自適應(yīng)混合高斯背景模型基礎(chǔ)思想，為每個像素構(gòu)建高斯背景模