基于視頻圖像的交通背景提取方法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)檢測是交通視頻監(jiān)控中的關(guān)鍵一步，背景估計(jì)是運(yùn)動(dòng)檢測中的基礎(chǔ)工作，而且隨著交通擁堵的日益嚴(yán)重，一個(gè)準(zhǔn)確、快速的背景估計(jì)方法受到了越來越多的學(xué)者的重視。
　　 本文在研究分析了當(dāng)前基于視頻圖像的交通背景提取方法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的交通背景提取方法。該方法首先根據(jù)道路線型結(jié)構(gòu)將道路分為直線型路面和曲線型路面，然后根據(jù)不同的路面線型設(shè)計(jì)不同的處理方法。對于直線型路面圖像，首先通過形態(tài)學(xué)增強(qiáng)圖像對比度，然后通過Hough變換提取路

2、面的邊緣，進(jìn)而確定路面區(qū)域；而曲線型路面則是根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體在路面所形成的模糊區(qū)域的紋理特性，進(jìn)行區(qū)域增長，來完成路面區(qū)域的定位。本文在MATLAB7.1的平臺(tái)上仿真實(shí)現(xiàn)了上述路面區(qū)域提取方法。
　　 在完成了路面區(qū)域的定位后，因?yàn)楣饩€等環(huán)境變化引起的背景變化會(huì)影響運(yùn)動(dòng)檢測的結(jié)果，所以需要對背景進(jìn)行更新。本文采用區(qū)間分布模型跟蹤背景的變化，由于在路面區(qū)域定位后背景更新的區(qū)域范圍減小，減少了背景更新的數(shù)據(jù)量，所以使得在不影響檢測效果的