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文檔簡介
1、運動目標的檢測是機器視覺研究領(lǐng)域的一個重要方向,通過獲取目標的位置、速度、加速度等運動參數(shù),預(yù)測分析目標運動的軌跡,從而實現(xiàn)對運動目標的分類、識別和跟蹤。目標檢測與跟蹤算法受到運動目標的形狀變化、背景變化、環(huán)境噪聲和目標遮擋等外部因素的影響,通過實時性、魯棒性和準確性要求來衡量算法好壞已被廣泛認可。基于光流法的目標檢測與跟蹤技術(shù),檢測精度高,能完整直接地獲取目標的運動參數(shù),但其實時性常常不能滿足于工程實際應(yīng)用的要求,需要加以改進。
2、> 本文詳細討論了目前主要的目標檢測算法:背景差分法,幀間差分法和光流法,分析比較了各種算法的優(yōu)劣。重點研究了光流算法,結(jié)合幀間差分法運算速度快和光流法檢測準確度高的特點,提出了一種改進的基于幀間差光流場計算的運動目標檢測算法。該算法首先在幀差部分采用隔幀差分從而可以檢測到幀間位移小于1個像元而多幀累積位移大于1個像元的運動點目標。
其次在光流計算時,引入通用動態(tài)圖像模型(GDIM)建立新的光流約束條件,克服了亮度變
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