资料介绍
运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支,在理论和实践上都有重大意义,长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中,视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视,是一个细致和连续的过程,它可以由人来完成,但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠,而且费用也很高,因此引入运动监测非常有必要。它可以减轻人的负担,并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容:运动目标检测,方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础,运动目标的提取准确与否,直接关系到后续高级过程的完成质量。
第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况;第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法,介绍了背景提取与更新算法,检测算法,阈值选取,形态学滤波等;第三章对全文作出了总结。
在进行运动目标检测时,一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围,常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。此时,图像中的背景区域固定不动。在这种情况下,运动目标识别无论是使用背景差法,还是使用背景差法结合帧间差法,质量良好的背景的建立显得及其重要。另外,当涉及到背景的使用时,一旦背景发生一些变化时,如背景中频繁地出现运动物体,或者光照发生变化、树叶等小物体的晃动等等,使得不能准确地提取背景作为参考图像,从而不能正确地分割出视频序列中的运动物体。为了克服上述问题,国内外众多研究人员提出了背景建立和自适应的背景模型,实现了背景模型的实时更新,能够比较准确地识别出运动目标。在能够满足实时性和实用性要求的前提下,讨论并研究下列几种算法。
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