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面向PTZ摄像机的运动目标检测技术研究

作　者: 陈志江
导　师: 涂丹
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 系统工程
关键词: PTZ摄像机 运动目标检测 运动估计 全景背景模型 减背景
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


运动目标检测技术在智能监控领域具有十分重要的地位,目前已被广泛用于静止摄像机辅助工作人员进行监控观察。PTZ摄像机相比静止摄像机具有明显的优势,能够突破视场角与分辨率之间的矛盾,对大范围场景进行监控,被更广泛的应用于监控中,但因为视频中包含摄像机的运动,对其进行运动目标检测目前并没有通用的方案。本文对面向PTZ摄像机的运动目标检测技术展开研究,进行了以下工作:(1)提出了面向PTZ摄像机的运动目标检测的解决方案框架。该方案通过运动估计技术去除摄像机运动,建立整个视野的场景全景背景模型,然后通过减背景方法检测当前帧图像中的运动目标,同时对全景背景模型进行更新。(2)对全景背景建模与更新方法进行了研究,在研究经典建模方法的基础,根据PTZ摄像机特点和本文解决方案的要求,提出了基于中值滤波的改进全景背景建模方法,能够减小运动估计误差的影响,生成清晰干净的全景背景图像;在此基础上改进的更新方法能够解决场景中的前景背景转化问题。(3)提出基于邻域冗余的减背景方法,并对相关后处理进行了改进,对运动估计和背景建模中的误差有非常好的容忍度,提高了目标的检测精度。本文对室内外环境下PTZ摄像机实际拍摄的视频进行了实验,具有很好的检测效果,验证了本文解决方案的合理性和各改进方法的有效性。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-16
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
    1.2.1 静止摄像机的运动目标检测研究现状  11-12
    1.2.2 机载摄像机的运动目标检测研究现状  12
    1.2.3 PTZ 摄像机的运动目标检测研究现状  12-13
  1.3 本文工作  13-14
  1.4 论文结构  14-16
第二章 系统结构框架与理论基础  16-29
  2.1 引言  16
  2.2 运动估计方法介绍与比较  16-21
    2.2.1 运动模型  17-19
    2.2.2 基于像素灰度信息的运动估计方法  19-20
    2.2.3 基于块匹配的运动估计方法  20
    2.2.4 基于特征匹配的运动估计方法  20
    2.2.5 基于相位相关的运动估计方法  20
    2.2.6 四种方法的对比分析  20-21
  2.3 运动目标检测方法介绍与比较  21-26
    2.3.1 光流法  22-23
    2.3.2 帧间差分法  23-24
    2.3.3 减背景方法  24-25
    2.3.4 三种方法的对比分析  25-26
  2.4 本文系统框架与关键技术  26-27
  2.5 本章小结  27-29
第三章 基于特征点的运动估计技术研究  29-44
  3.1 引言  29-30
  3.2 特征点检测方法研究与比较  30-35
    3.2.1 Harris 特征点  30-32
    3.2.2 SIFT 特征点  32-33
    3.2.3 SURF 特征点  33-34
    3.2.4 实验分析与比较  34-35
  3.3 特征匹配与提纯方法研究  35-41
    3.3.1 特征点匹配  36-37
    3.3.2 RANSAC 匹配提纯  37-39
    3.3.3 实验结果与分析  39-41
  3.4 运动模型参数估计  41-43
  3.5 本章小结  43-44
第四章 全景背景建模与更新技术研究  44-56
  4.1 引言  44-45
  4.2 全景背景建模方法研究  45-50
    4.2.1 背景建模方法介绍与比较  45-48
    4.2.2 基于改进中值滤波的全景背景建模方法  48-50
  4.3 全景背景模型更新方法研究  50-52
    4.3.1 背景更新方法介绍  51
    4.3.2 基于改进中值滤波的全景背景模型更新方法  51-52
  4.4 实验与结果分析  52-55
  4.5 本章小结  55-56
第五章 基于减背景方法的运动目标检测技术研究  56-68
  5.1 引言  56
  5.2 基于SURF 特征点的背景提取  56-58
  5.3 基于邻域冗余的减背景操作  58-63
  5.4 目标检测定位的后处理  63-67
    5.4.1 二值化  63-64
    5.4.2 形态学操作  64
    5.4.3 连通区域标记  64-65
    5.4.4 实验结果与分析  65-67
  5.5 本章小结  67-68
第六章 总结与展望  68-70
  6.1 总结  68
  6.2 未来研究展望  68-70
致谢  70-72
参考文献  72-76
作者在学期间取得的学术成果  76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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