基于光流場的視頻車輛檢測與跟蹤算法研究與應用.pdf

1、當前,隨著經(jīng)濟與社會的不斷發(fā)展,各領域?qū)χ悄芤曨l監(jiān)控系統(tǒng)的要求越來越高,而視頻圖像的運動檢測與跟蹤也是其核心問題之一,是我國研究的主要領域,它不僅可以應用在軍事和工業(yè)上,也可以應用到公共場合、碼頭、銀行以及交通系統(tǒng)車輛檢測等系統(tǒng)中。本文主要研究基于光流場的視頻車輛檢測與跟蹤技術(shù),主要工作包括:
　　 1.受外界環(huán)境以及攝像機等因素的影響,采集的視頻圖像往往受各種噪聲影響,這會降低光流法檢測運動目標的準確度。因此在檢測運動目標之前

2、,需要對圖像進行圖像平滑預處理,包括中值濾波、均值濾波、動態(tài)濾波三種去噪方法。
　　 2.運動目標檢測的關(guān)鍵就是要把目標物體提取出來,即將目標物體從復雜的背景中分離出來。傳統(tǒng)的目標檢測方法首先要提取出靜態(tài)背景圖像,然后將序列圖像與背景圖像相比較以提取目標物體,這種方法數(shù)據(jù)處理量較大。本文主要介紹基于Hom-Schunk算法、Lucas-Kanade算法、塊匹配算法和基于相位的方法。通過實驗表明H-S算法、L-K算法能夠有效檢測出