基于視頻監(jiān)控的運動目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、隨著我國城鎮(zhèn)化建設(shè)步伐不斷的加快，城鎮(zhèn)安全管理成為不可忽視的問題，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)被越來越廣泛地應(yīng)用于城市安全管理，規(guī)模也不斷擴大。作為“軟件”的核心技術(shù)之一，視頻圖像中運動目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)也格外受到關(guān)注，如何在實踐中進一步提高運動目標(biāo)檢測與跟蹤的穩(wěn)定性和準確性成為國內(nèi)外大批專家和學(xué)者研究的重點。本論文對視頻中運動目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)中所涉及到的主要算法進行分析，結(jié)合單攝像機靜止拍攝的特點提出改進，并通過實驗仿真驗證改進算法的可行性

2、。
　　首先，為了提高運動目標(biāo)檢測和跟蹤的效率和效果，本文描述了圖像處理的相關(guān)方法，重點分析了圖像間彩色空間的相互轉(zhuǎn)換、降噪、圖像增強和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。其中圖像的彩色空間轉(zhuǎn)換和降噪等用于圖像的預(yù)處理操作，而數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作用于運動目標(biāo)檢測與跟蹤的后處理。
　　其次，本文對當(dāng)前流行的運動目標(biāo)檢測方法進行總結(jié)和比較，重點分析幀間差分中三幀非對稱差分和背景差分中基于混合高斯模型背景差分。對于單攝像機靜止拍攝的視頻圖像，圖像背景往往比

3、較固定，但是多少會受到光照變化的影響。為了提高檢測與跟蹤算法對光照變化的魯棒性，本文提出了融合非對稱幀間差分和基于混合高斯模型背景差分的運動目標(biāo)檢測方法。同時為了消除陰影對檢測和跟蹤的干擾，本文提出一種融合HSV彩色空間和垂直投影直方圖的陰影消除方法，以達到即使在光照突變的情況下也能準確高效檢測出運動目標(biāo)的目的。
　　最后，本文在深入分析目前常用的目標(biāo)跟蹤方法之后，提出自己的跟蹤方法。該方法融合Mean Shift算法和Kalma