基于運動圖像的目標檢測.pdf

1、運動目標的檢測是計算機視覺領域中最活躍的研究主題之一。運動目標是日常生活中常見的，如活動的動物、行駛的運輸工具以及自然界其他運動物體等。利用圖像捕捉并跟蹤感興趣的運動目標在許多領域有廣泛的應用。 運動檢測的目的是從序列圖象中將變化區(qū)域從背景中分割出來。由于光照的變化、背景混亂運動的干擾、運動目標的影子、攝象機的抖動以及運動目標的自遮擋和互遮擋現(xiàn)象的存在，這些都給運動目標的正確檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。運動目標的正確檢測與分割影響著運

2、動目標能否正確跟蹤和分類，因此成為計算機視覺研究中一項重要的課題。 本文對運動圖像進行分析，將其分為兩類：靜止背景的運動圖像和動態(tài)背景的運動圖像。靜止背景的情況通常發(fā)生在攝像機相對靜止狀態(tài)，首先用預處理的方法去除噪聲，其次采用幀間差分統(tǒng)計的方法進行分析計算背景，在此基礎之上利用恢復的背景及當前幀的信息檢測運動目標及其運動軌跡；對于動態(tài)背景的運動圖像，由于背景是不斷變化且呈現(xiàn)出復雜的特征，因此很難準確求出靜止背景，本文在光流矢量場

3、和配準方法的基礎上探討研究了光流模型、背景模型和基于熵的方法，在動態(tài)圖像上分離不同的目標與背景，直接檢測出運動目標并畫出相應的軌跡。針對運動圖像的復雜性，本文提出了構建模型知_識庫的設想。 在圖像的處理過程中會用到一些關鍵技術，本文對如下技術作了探討和研究：視頻捕捉及數(shù)字圖像轉換技術，圖形處理中的圖像相減法、移動邊緣檢測法、移動目標平移法，圖像增強中的灰度變換、圖像平滑、圖像銳化，圖像識別中的邊沿檢測與提取、輪廓跟蹤方法等。這些