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多特征融合的运动目标检测算法研究

作　者: 姚瑶
导　师: 刘辉
学　校: 昆明理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 运动目标检测 背景建模 多特征融合 LBP
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


运动目标检测是计算机视觉领域中一个非常重要的研究课题,它在视频监控、交通运输、医学研究、军事领域等方面具有广泛的应用前景。随着国内外各界学者对此理论的研究的深入,运动目标检测技术已得到快速的发展。论文以智能监控中的视频分析技术为研究背景,针对复杂的监控场景,讨论了光线变化、阴影、场景本身的变化或背景混乱等因素对运动目标检测的干扰。针对这些问题论文研究了几种常用的运动目标检测算法,对其原理及理论结果进行了比较分析,总结了他们各自的特点。深入研究了背景建模的运动目标检测算法,分别对基于纹理建模和基于颜色建模的典型算法的原理进行探讨,对算法的理论结果进行分析,得出他们对目标的准确检测具有一定的互补性。论文在此基础上,提出了一种多特征融合的运动目标检测算法思想。该算法借鉴了混合高斯的思想,在像素层建立多个颜色模型和多个纹理模型,在区域层将颜色前景区域同纹理前景区域进行与操作,剔除纹理不重叠的虚假前景区域,去除了阴影及光照的影响,得到了真实的前景目标。纹理建模中采用局部二值模式LBP作为纹理特征描述的算子使得背景能够较好的抑制阴影的影响,颜色特征建模则利用了RGB颜色空间中颜色光度恒定性,使得背景模型对阴影及光照具有一定的适应性。在背景模型的权值更新中引入一种“滞后作用"的更新策略,加快了背景的更新速度。论文对所提出的算法进行了实现,并且通过对真实场景视频的实验,证明论文所提出的算法大大减小了光照变化、背景扰动等外界环境对真实目标的干扰,特别是它有效的抑制了阴影对运动目标检测的影响。最后,将论文算法与常用的混合高斯背景建模算法进行了比较,通过对实验对比图的分析得出本算法的正检率有一定的提高,在存在阴影及背景晃动的复杂环境下具有较强的准确性和鲁棒性。

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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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