資料介紹
運動目標檢測是圖像處理與計算機視覺的一個分支,在理論和實踐上都有重大意義,長久以來一直被國內外學者所關注。在實際中,視頻監(jiān)控利用攝像機對某一特定區(qū)域進行監(jiān)視,是一個細致和連續(xù)的過程,它可以由人來完成,但是人執(zhí)行這種長期枯燥的例行監(jiān)測是不可靠,而且費用也很高,因此引入運動監(jiān)測非常有必要。它可以減輕人的負擔,并且提高了可靠性。概括起來運動監(jiān)測主要包括三個內容:運動目標檢測,方向判斷和圖像跟蹤。運動目標檢測是整個監(jiān)測過程的基礎,運動目標的提取準確與否,直接關系到后續(xù)高級過程的完成質量。
第1章介紹了本文的研究意義及國內外發(fā)展狀況;第2章分為四個部分詳細講述了運動目標檢測的方法,介紹了背景提取與更新算法,檢測算法,閾值選取,形態(tài)學濾波等;第三章對全文作出了總結。
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在進行運動目標檢測時,一個很重要的步驟就是區(qū)分出運動目標和背景范圍,常見的一種情況是攝像機處于靜止狀態(tài)并且焦距也是固定的。此時,圖像中的背景區(qū)域固定不動。在這種情況下,運動目標識別無論是使用背景差法,還是使用背景差法結合幀間差法,質量良好的背景的建立顯得及其重要。另外,當涉及到背景的使用時,一旦背景發(fā)生一些變化時,如背景中頻繁地出現(xiàn)運動物體,或者光照發(fā)生變化、樹葉等小物體的晃動等等,使得不能準確地提取背景作為參考圖像,從而不能正確地分割出視頻序列中的運動物體。為了克服上述問題,國內外眾多研究人員提出了背景建立和自適應的背景模型,實現(xiàn)了背景模型的實時更新,能夠比較準確地識別出運動目標。在能夠滿足實時性和實用性要求的前提下,討論并研究下列幾種算法。
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