運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別方法研究.pdf

1、數(shù)字圖象處理和計算機(jī)視覺是近年來發(fā)展十分迅速的研究領(lǐng)域，目前正廣泛地應(yīng)用于民用及軍用等許多方面。目標(biāo)檢測與識別技術(shù)是該領(lǐng)域非?；钴S的課題之一。本文主要對運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別的算法進(jìn)行了研究與改進(jìn)，通過MATLAB對本文的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，驗(yàn)證算法的正確性與有效性。
　　運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別技術(shù)分為三部分進(jìn)行研究。首先，研究了運(yùn)動目標(biāo)檢測的方法。將常用的檢測方法分為靜態(tài)背景和動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測。在靜態(tài)背景下，研究了幀差法和背景相減法，

2、從原理到步驟都進(jìn)行了較詳細(xì)的介紹，并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用的范圍；在動態(tài)背景下，研究了基于光流法估計的背景補(bǔ)償方法，并給出了攝像機(jī)六參數(shù)模型，詳細(xì)介紹了光流法的原理和解算思路，實(shí)現(xiàn)了背景補(bǔ)償后的動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測。
　　其次，研究了特征提取的方法。物體的特征主要分兩大類：物理特征和數(shù)學(xué)特征。物理特征便于人眼識別，簡單、直觀，本文分析了其中具有代表性的邊緣特征，詳細(xì)介紹了常用的經(jīng)典算子：Rob

3、ert、Sobel、Prewitt和LOG，并通過仿真對比了各種算子的優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的多尺度多結(jié)構(gòu)元素的邊緣特征提取方法；數(shù)學(xué)特征利于計算機(jī)識別，隨著機(jī)器視覺的發(fā)展，也引起了更多學(xué)者關(guān)注，本文研究目前較有效的不變矩特征，分析了區(qū)域矩、邊界矩和仿射不變矩，并結(jié)合Hu不變矩的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放不變性，邊界矩提取的快速性及仿射不變矩的仿射不變性優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)造了本文的組合不變矩特征，并提出了對邊緣二值圖提取組合不變矩的特征