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1、數(shù)字圖象處理和計(jì)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(cè)與識(shí)別技術(shù)是該領(lǐng)域非?;钴S的課題之一。本文主要對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的算法進(jìn)行了研究與改進(jìn),通過MATLAB對(duì)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(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)分為三部分進(jìn)行研究。首先,研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法。將常用的檢測(cè)方法分為靜態(tài)背景和動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。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(dòng)態(tài)背景下,研究了基于光流法估計(jì)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(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。
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(shí)別,簡(jiǎn)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(duì)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(jì)算機(jī)識(shí)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(duì)邊緣二值圖提取組合不變矩的特征
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