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视频序列中运动目标提取与跟踪技术的研究
作 者: 姜超
导 师: 仲崇权
学 校: 大连理工大学
专 业: 测试计量技术与仪器
关键词: 背景提取 运动目标提取 阴影检测 数学形态学 运动目标跟踪
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 366次
引 用: 7次
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内容摘要
运动目标提取与跟踪技术有广泛的应用前景,吸引了国内外大批专家学者参与研究,取得了大量的成果。在这些成果的基础上,以视频序列图像为处理对象,对背景建模,目标提取,阴影检测,目标跟踪等问题作了一定的研究,主要工作如下:通过VFW软件开发包,获取包含运动目标的视频序列。为准确提取运动目标,选择背景差分法作为目标提取的基础,采用OTSU算法动态确定阈值对差分图像进行分割,得到前景运动目标区域和背景区域;分析相关背景建模方法,采用中值法进行背景提取,并在目标提取后结合前景和背景坐标选取权重进行实时的背景更新。检测阴影时,在RGB色彩空间阴影检测算法已有的亮度和归一化判据基础上,增加了八邻域校验判据进行阴影检测,利用像素替代法把阴影区域像素值替换为对应的背景像素值,实现阴影去除;通过形态学处理,滤除掉图像中的噪点和不连续的边缘。在目标跟踪时,改进运动目标搜索匹配算法,构造等级匹配模型,采用直方图模板匹配完成目标跟踪试验结果表明,该方法能够提取出清晰的背景帧,有效抑制阴影和噪点对运动目标正确匹配的干扰,提高正确匹配的概率,依据改进的搜索匹配策略能快速定位运动目标,提高匹配速度。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 1 绪论 9-13 1.1 课题研究的背景和意义 9-10 1.2 国内外研究现状 10-12 1.3 论文的主要工作 12-13 2 图像处理方法简介 13-17 2.1 图像平滑滤波 13-14 2.1.1 滤波基本概念 13 2.1.2 滤波常用方法 13-14 2.2 图像分割 14-16 2.3 图像匹配 16 2.4 小结 16-17 3 运动目标提取 17-30 3.1 目标提取概述 17-18 3.2 运动目标提取算法 18-20 3.2.1 背景减除法 18-19 3.2.2 帧差法 19 3.2.3 光流法 19-20 3.3 背景提取与更新 20-26 3.3.1 背景提取算法简介 21-24 3.3.2 改进的中值背景建模算法 24-26 3.4 阈值分割 26-28 3.4.1 二值化 26-27 3.4.2 动态阈值选取 27-28 3.5 运动区域标记 28-29 3.6 小结 29-30 4 阴影消除及滤波 30-42 4.1 色彩空间简介 30-33 4.1.1 颜色 30 4.1.2 RGB颜色空间 30-31 4.1.3 HSI颜色空间 31-32 4.1.4 颜色空间的转换 32-33 4.2 阴影的检测和去除 33-38 4.2.1 阴影简介 33 4.2.2 阴影检测算法 33-35 4.2.3 改进的阴影检测算法 35-38 4.2.4 阴影去除 38 4.3 形态学滤波 38-41 4.3.1 图像的腐蚀与膨胀 39-41 4.3.2 开运算和闭运算 41 4.4 小结 41-42 5 运动目标跟踪 42-55 5.1 目标跟踪算法简介 42-44 5.1.1 基于区域匹配的跟踪方法 42-43 5.1.2 基于模型的目标跟踪方法 43 5.1.3 基于特征的跟踪方法 43-44 5.2 运动目标建模和搜索算法 44-48 5.2.1 运动目标状态概述 44-45 5.2.2 运动目标模型 45-46 5.2.3 改进的搜索匹配算法 46-48 5.3 目标匹配算法 48-54 5.3.1 互相关匹配跟踪算法 49-50 5.3.2 基于直方图的模板匹配算法 50-52 5.3.3 目标匹配跟踪 52-54 5.4 小结 54-55 6 系统设计与测试 55-63 6.1 硬件平台 55-56 6.1.1 系统硬件组成结构 55 6.1.2 计算机和摄像头参数 55-56 6.2 软件平台 56-57 6.2.1 软件开发环境 56 6.2.2 图像数据格式 56-57 6.3 系统功能模块测试 57-63 6.3.1 系统结构 57 6.3.2 视频采集 57-59 6.3.3 背景提取 59-60 6.3.4 目标提取 60-61 6.3.5 阴影去除及滤波 61-62 6.3.6 目标跟踪 62-63 结论 63-64 参考文献 64-67 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 67-68 致谢 68-69
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