智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中基于GA的視頻對象分割技術.pdf

1、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)是新型智能化的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)，廣泛應用于室內(nèi)外安全防范、城市道路交通監(jiān)控等方面。視頻運動對象分割是視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的一項關鍵技術，又是基于內(nèi)容的視頻應用的首要任務，因此，如何能有效地將運動物體從視頻圖像中分割出來以及分割質(zhì)量的好壞，將直接影響到智能視頻監(jiān)控中的識別與跟蹤、視頻圖像的壓縮。但由于目前的視頻對象分割算法本身仍然有著較多的問題，如視頻對象分割的可靠性和魯棒性得不到滿足，已有算法都是針對特定的應用提出來的等，而適

2、合任何場景的全自動視頻分割算法是一個急待解決的關鍵問題。因此，開展對視頻對象分割技術更深入的研究，找到一種更有效的視頻分割方法，以便更好的應用于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，具有十分重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 本論文在分析前人研究成果的基礎上，對視頻運動對象的分割技術進行了深入的研究，提出了將邊緣檢測與二次幀差法相結合的方法來對視頻對象的運動區(qū)域進行檢測；該方法可以很好地避免由于遮擋與顯露問題而將背景區(qū)域錯判為前景區(qū)域，同時更有助于

3、抑制隨機噪聲的影響，從而可以得到運動目標的基本形狀。針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運動對象易受噪聲、光照等的影響，以及對實時性要求較高的問題，在分析現(xiàn)有算法的基礎上，提出了一種基于改進自適應遺傳算法的最小誤差分割算法；算法對交叉算子和變異算子采用了一種自適應的方法，在選取初始種群的時候使用的不再是隨機產(chǎn)生的辦法，而是利用了前面一幀的最優(yōu)信息，實驗表明該算法對噪聲的抑制效果較好，實時性也得到了很大的提高。最后對分割結果進行了形態(tài)濾波，以此來消除