基于背景建模的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中十分重要和熱門的課題，在視頻監(jiān)控、目標(biāo)跟蹤、遙測(cè)遙感等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上，從背景建模的角度對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行了深入研究。這其中主要包括兩個(gè)方面：即如何改進(jìn)現(xiàn)有背景建模的效果，以及如何在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中應(yīng)用背景建模方法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　首先，介紹了國(guó)內(nèi)外運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的各種方法，包括背景建模、光流法、差分法，分析各種算法的優(yōu)勢(shì)和缺陷以及應(yīng)用場(chǎng)合。重點(diǎn)分析研究了常用的背

2、景建模技術(shù)，特別是混合高斯背景建模(MoG)方法，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。
　　然后，為了改進(jìn)傳統(tǒng)MoG算法的效果，本文提出一種新穎的基于多分量卡爾曼濾波的背景建模方法。算法利用卡爾曼濾波的最優(yōu)估計(jì)特性，結(jié)合卡爾曼濾波原理的時(shí)間更新公式(預(yù)測(cè))和測(cè)量更新公式(校正)，構(gòu)建緩慢變化的背景圖像。針對(duì)算法在實(shí)際仿真中的一些不足之處，本文給出算法的四點(diǎn)改進(jìn)，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。包括抑制“拖尾”現(xiàn)象、學(xué)習(xí)率的S函數(shù)更新機(jī)制、模型融合問題和背景閾值更新機(jī)

3、制。為了評(píng)估算法性能，將算法應(yīng)用到固定相機(jī)拍攝的視頻中，實(shí)驗(yàn)表明算法對(duì)場(chǎng)景中無規(guī)律的光照和噪聲以及陰影都有很好的抑制作用，對(duì)環(huán)境有更好的適應(yīng)性，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　最后，將本文的算法應(yīng)用到攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)-目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模式下拍攝的戶外視頻中。這其中主要涉及全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)、圖像對(duì)齊、基于子圖像法的背景建模和運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，以及選用適當(dāng)?shù)牧餍魏蛨D像融技術(shù)拼接全景圖。其中背景拼接問題是關(guān)鍵。本文給出基于子圖像的拼接方法，以改善常規(guī)方法因攝像機(jī)往復(fù)運(yùn)動(dòng)