智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中基于GA的視頻對象分割技術(shù).pdf

1、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是新型智能化的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于室內(nèi)外安全防范、城市道路交通監(jiān)控等方面。視頻運(yùn)動(dòng)對象分割是視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，又是基于內(nèi)容的視頻應(yīng)用的首要任務(wù)，因此，如何能有效地將運(yùn)動(dòng)物體從視頻圖像中分割出來以及分割質(zhì)量的好壞，將直接影響到智能視頻監(jiān)控中的識別與跟蹤、視頻圖像的壓縮。但由于目前的視頻對象分割算法本身仍然有著較多的問題，如視頻對象分割的可靠性和魯棒性得不到滿足，已有算法都是針對特定的應(yīng)用提出來的等，而適

2、合任何場景的全自動(dòng)視頻分割算法是一個(gè)急待解決的關(guān)鍵問題。因此，開展對視頻對象分割技術(shù)更深入的研究，找到一種更有效的視頻分割方法，以便更好的應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，具有十分重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本論文在分析前人研究成果的基礎(chǔ)上，對視頻運(yùn)動(dòng)對象的分割技術(shù)進(jìn)行了深入的研究，提出了將邊緣檢測與二次幀差法相結(jié)合的方法來對視頻對象的運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行檢測；該方法可以很好地避免由于遮擋與顯露問題而將背景區(qū)域錯(cuò)判為前景區(qū)域，同時(shí)更有助于

3、抑制隨機(jī)噪聲的影響，從而可以得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的基本形狀。針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)對象易受噪聲、光照等的影響，以及對實(shí)時(shí)性要求較高的問題，在分析現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法的最小誤差分割算法；算法對交叉算子和變異算子采用了一種自適應(yīng)的方法，在選取初始種群的時(shí)候使用的不再是隨機(jī)產(chǎn)生的辦法，而是利用了前面一幀的最優(yōu)信息，實(shí)驗(yàn)表明該算法對噪聲的抑制效果較好，實(shí)時(shí)性也得到了很大的提高。最后對分割結(jié)果進(jìn)行了形態(tài)濾波，以此來消除