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文檔簡介
1、本文所討論的運(yùn)動目標(biāo)的檢測,指的是如何在一個連續(xù)幀的圖片中檢測出運(yùn)動物體,這個問題有很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用前景,在現(xiàn)代生活中應(yīng)用很廣,在各行各領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用。
圖像序列不僅包含目標(biāo)在真實(shí)三維空間投影下的二位圖像平面,也包含了時間維的運(yùn)動趨勢。怎樣利用兩幀圖像或多幀圖像來刻畫目標(biāo)運(yùn)動的特征,就是計算機(jī)視覺需要解決的核心問題。在第一章中我們介紹了運(yùn)動物體檢測的基本情況和現(xiàn)狀,并對本文各章內(nèi)容進(jìn)行了簡單介紹。
接著
2、分析了兩幀差分以及三幀差分來檢測運(yùn)動物體的的處理步驟,并進(jìn)行了一些相關(guān)的實(shí)驗。分析了這種方法計算速度快,但同時由于目標(biāo)空洞會和光照強(qiáng)度的擾動會帶來分析障礙。隨后研究了背景差分法,給出了高斯背景更新和混合高斯背景更新的模型,好的背景圖像能夠極大的改進(jìn)幀間差分的不足。
本文中重點(diǎn)介紹了光流法的模型及特點(diǎn)。結(jié)合小波的的多分辨性,分析了解析小波優(yōu)點(diǎn),這就是它不會帶來誤差的累加,同時可以避免實(shí)值小波系數(shù)帶來的相位振蕩,從而減小了計算
3、誤差。在本文中我們選取了Gabor小波,分析了Gabor函數(shù)的時頻圖像,并選取了合成和真實(shí)的運(yùn)動圖像序列進(jìn)行Gabor小波計算光流的仿真,在文章中我們對參數(shù)采取的是手動選取的。在程序算法上,我們對頻率進(jìn)行旋轉(zhuǎn)選擇,在最后的選擇上我們使用了非極大抑制的策略,對光流計算的準(zhǔn)確度進(jìn)行了數(shù)值評價,得到了較好的結(jié)論。
最后進(jìn)行了整體分析與方法展望。雖然耗費(fèi)了計算復(fù)雜度,但對于紋理結(jié)構(gòu)明顯的圖像的光流分析準(zhǔn)確,這就印證了Gabor函數(shù)
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