基于計算機圖像處理的智能監(jiān)控技術(shù)的研究.pdf

1、隨著安防產(chǎn)品需求的增長，基于計算機視覺的智能監(jiān)控技術(shù)得到了快速發(fā)展，其相關(guān)技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。本文在已有的研究成果下，對該技術(shù)中的一些難點進行了深入研究。在目標(biāo)檢測前，需要對攝像頭獲取的原始圖片進行預(yù)處理。本文采用常見的中值濾波方法對圖片進行去噪，并且結(jié)合直方圖均衡化算法增強了感興趣區(qū)域，便于后期的進一步處理。通過實驗論證了該方法的有效性。
　　本文對傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法進行了簡要介紹。針對在動態(tài)背景下基于背景差分法的視覺

2、背景提取算法（ViBe）容易形成殘影區(qū)域，對前景目標(biāo)檢測結(jié)果不夠清楚準(zhǔn)確的問題，本文提出了一種改進的ViBe算法。在原ViBe算法基礎(chǔ)上采用時空聯(lián)合背景建模方法，分別初始化單幀圖像和多幀連續(xù)圖像，通過時間和空間維度的關(guān)系把它們結(jié)合起來，這樣可以有效消除“鬼影”的影響；在匹配過程中，分別對它們進行模型更新，并引入自適應(yīng)閾值的方法，增強了閾值對動態(tài)背景的適應(yīng)能力。在目標(biāo)跟蹤方面，對傳統(tǒng)的卡爾曼濾波和Camshift跟蹤算法進行了詳細研究。針