視頻監(jiān)控中的運(yùn)動前景分割技術(shù)研究.pdf

1、隨著社會進(jìn)入信息技術(shù)時代，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。與此同時，視頻處理技術(shù)也已成為國內(nèi)外科學(xué)研究領(lǐng)域中的一個重要課題。在整個視頻處理過程中，視頻前景分割作為基礎(chǔ)步驟，其分割效果對后續(xù)步驟影響巨大。較多現(xiàn)存視頻分割算法在精度和魯棒性方面還存在著一定不足，因此研究出一種精度高、魯棒性強(qiáng)的前景分割算法有著重大的科研意義和應(yīng)用價值。
　　本文首先對國內(nèi)外視頻領(lǐng)域的相關(guān)研究成果進(jìn)行了仔細(xì)的總結(jié)和分析。然后，研究工作主要圍繞視頻分

2、割過程中的背景建模和運(yùn)動前景提取這兩個問題展開。通過對目前幾種流行算法基本理論的分析，對比算法間的優(yōu)勢和不足，并著重研究基于碼書背景模型的視頻分割算法，最后針對其中不足給出了自己的改進(jìn)方法。主要研究內(nèi)容及成果如下：
　　首先，針對碼書背景建模過程中碼書精簡策略的不足及碼字匹配速度慢這兩個問題給出了優(yōu)化方法：通過引入排序算法來克服原始碼字無序性對匹配效率的影響；在生成精簡碼書時，在原有時間過濾的基礎(chǔ)上，引入頻數(shù)過濾。實驗結(jié)果表明，改

3、進(jìn)算法在不影響分割效果的前提下，提高了處理效率。
　　其次，針對視頻分割過程中存在的運(yùn)動陰影干擾問題給出一個改進(jìn)算法。首先，由于運(yùn)動陰影和前景目標(biāo)在顏色空間模型中表現(xiàn)出不同的性質(zhì)，根據(jù)顏色相似度初步過濾陰影區(qū)域；然后采用梯度閾值分割的方法進(jìn)一步確定目標(biāo)所在的位置；最后，與背景差分過程中獲得的初始分割區(qū)域相結(jié)合，得到前景目標(biāo)。實驗證明，改進(jìn)算法在有效消除運(yùn)動陰影的同時，進(jìn)一步抑制了殘留在目標(biāo)區(qū)域以外的噪聲信息。
　　最后，基于