移動(dòng)攝像下的背景減除技術(shù)研究.pdf

1、移動(dòng)攝像下的背景減除技術(shù)是目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的難點(diǎn)之一，其有別于一般的背景減除方法，即以靜止背景作為假設(shè)和前提。因?yàn)閿z像機(jī)的運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致了整個(gè)背景的運(yùn)動(dòng)，相對(duì)于靜止背景而言，這大大地增加了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)以及背景分類(lèi)的難度。本文以此為研究背景，嘗試解決上述問(wèn)題。本文采用一種改進(jìn)的魯棒主元分析作為背景建模的方法，并針對(duì)移動(dòng)攝像下背景運(yùn)動(dòng)的狀況，提出一種兩段式的運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法，來(lái)克服該運(yùn)動(dòng)所造成的不利影響，這其中包括魯棒多分辨率估計(jì)作為參數(shù)的預(yù)估

2、計(jì)方法，和RASL算法作為參數(shù)的迭代更新手段。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)對(duì)目前移動(dòng)攝像下背景減除的一般性方法進(jìn)行分析和歸納。然后，我們重點(diǎn)介紹了魯棒主元分析，了解到該模型可以把一個(gè)大數(shù)據(jù)矩陣分解為一個(gè)低秩矩陣和一個(gè)稀疏矩陣相加的形式，并通過(guò)有效的算法，從被破壞的數(shù)據(jù)矩陣中還原出我們想要的低秩背景矩陣和稀疏前景矩陣。
　　(2)對(duì)運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)的魯棒估計(jì)方法進(jìn)行分析和研究。首先，介紹了目前主流的幾大參數(shù)運(yùn)動(dòng)模型，通過(guò)分

3、析比較選擇較為合適的仿射模型。然后重點(diǎn)介紹了多分辨率框架下的兩種參數(shù)估計(jì)算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析和比較，選擇了具有魯棒估計(jì)性能的迭代重加權(quán)最小二乘法，以此作為整個(gè)算法的參數(shù)預(yù)估計(jì)方法。
　　(3)對(duì)移動(dòng)攝像下的魯棒主元分析模型進(jìn)行優(yōu)化和求解，以此作為整個(gè)算法的核心主要部分。為了在魯棒主元分析模型上進(jìn)行運(yùn)動(dòng)參數(shù)的迭代更新，引入了一種基于該模型的魯棒校準(zhǔn)方法（RASL）。并針對(duì)該方法上的一些不足，采用了一種改進(jìn)的魯棒主元分析，該新模型主要考