視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與清晰化方法的研究.pdf

1、隨著汽車數(shù)量的日益增加，交通密度的大幅提高，交通緊張、擁擠問(wèn)題越來(lái)越成為城市發(fā)展面臨的難題。智能交通系統(tǒng)由于其在緩解交通擁擠，提高交通效率方面作用顯著，越來(lái)越受到人們的重視，而交通監(jiān)控中視頻圖像的檢測(cè)與清晰化處理則是智能交通系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分。論文以基于視頻的交通運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為研究背景，對(duì)交通運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和提取，以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的清晰化方法展開(kāi)研究。其主要工作如下：
　　 (1)分析和比較了當(dāng)前幾種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)

2、，并在此基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的幀間差光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法針對(duì)光流法對(duì)速度比較敏感的特點(diǎn)，將Lucas-Kanade算法與高斯金字塔分層方法結(jié)合起來(lái)，具有較好的穩(wěn)定性和抗噪能力。該方法能有效的從城市交通道路視頻中提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 (2)在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)清晰化處理方面，分析了在交通監(jiān)控系統(tǒng)中造成視頻圖像不清晰的原因，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用約束最小二乘法來(lái)去除運(yùn)動(dòng)模糊，并將卡爾曼濾波應(yīng)用到清晰化處理中，用來(lái)消除噪聲模糊。針對(duì)智

3、能交通中復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的視頻圖像清晰化算法，利用幀間光流場(chǎng)檢測(cè)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)來(lái)指導(dǎo)視頻圖像清晰化處理，即只對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行處理，這樣可以減少計(jì)算量，提高實(shí)時(shí)性。
　　 (3)在以上工作的基礎(chǔ)上，用MATLAB和OpenCV對(duì)論文中的算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，并設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了一個(gè)交通監(jiān)控中視頻圖像清晰化處理原型系統(tǒng)，對(duì)采集到的若干組交通視頻文件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文中所提出的清晰化方法能夠準(zhǔn)確、有效地對(duì)交通場(chǎng)