交通視頻監(jiān)控中的背景提取與運(yùn)動(dòng)跟蹤方法研究.pdf

1、視頻監(jiān)控中背景提取與運(yùn)動(dòng)跟蹤方法是計(jì)算機(jī)視覺和圖像編碼領(lǐng)域的重要研究項(xiàng)目之一，在軍事、醫(yī)學(xué)和科研等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。背景提取與運(yùn)動(dòng)跟蹤算法的設(shè)計(jì)直接影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤效果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本文主要研究視頻監(jiān)控中背景提取與運(yùn)動(dòng)跟蹤兩個(gè)關(guān)鍵問題，對交通視頻監(jiān)控中的基于固定攝像機(jī)的背景自適應(yīng)建模、前景分離及車輛魯棒跟蹤方法與應(yīng)用問題進(jìn)行了深入研究。
　　首先，簡要介紹了數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)。數(shù)字圖像的預(yù)處理是以后進(jìn)行背景提

2、取和運(yùn)動(dòng)跟蹤的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，預(yù)處理質(zhì)量的好壞將直接影響后續(xù)操作。本文所用到的圖像預(yù)處理技術(shù)主要包括圖像對比度的增強(qiáng)、隨機(jī)噪聲的去除等處理技術(shù)。
　　接下來詳細(xì)研究了背景提取算法。主要闡述了兩部分內(nèi)容：第一部分介紹了基于碼書的背景提取方法。該方法用矢量量化／聚類技術(shù)構(gòu)建背景模型，利用當(dāng)前幀和背景幀之間的亮度偏差和色度偏差作為聚類判據(jù)；第二部分提出了一種改進(jìn)的基于碼書的背景提取方法，該方法較先前所述方法在碼字參量設(shè)置與聚類判定準(zhǔn)則兩方面做

3、出了有效改進(jìn)，從而體現(xiàn)出了新方法的優(yōu)越性：減少了碼字的特征參數(shù)和所需選擇的閾值個(gè)數(shù)，其中在基于灰度圖像的部分，聚類的判定準(zhǔn)則也得到了很大程度的簡化。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的方法比先前介紹的方法具有更好的背景提取效果。
　　在運(yùn)動(dòng)跟蹤方面，首先對常用的交通視頻的運(yùn)動(dòng)跟蹤算法進(jìn)行了比較；其次對Mean Shift目標(biāo)跟蹤方法從實(shí)現(xiàn)原理、匹配準(zhǔn)則、搜索算法等幾方面進(jìn)行了介紹；最后研究了Camshift（Continuously Adapti