復(fù)雜背景下視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測是數(shù)字視頻處理及分析應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域，特別是在武器制導(dǎo)等軍事領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著電子技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字信號處理器件的工作速度越來越快，從而使視頻目標(biāo)實(shí)時(shí)處理成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。 本文結(jié)合課題的實(shí)際需求，在DM642硬件開發(fā)平臺和CCs軟件集成開發(fā)環(huán)境下，進(jìn)行了系統(tǒng)及算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。作者重點(diǎn)研究了兩個(gè)問題：(1)為提高圖像的質(zhì)量，研究了一種新的序列圖像預(yù)處理算法；(2)在攝像機(jī)運(yùn)動情況下，如何準(zhǔn)確的檢測

2、出復(fù)雜背景下的運(yùn)動目標(biāo)。 由于環(huán)境等原因，攝像機(jī)在攝入視頻圖像的同時(shí)可能造成圖像的模糊和淡化等，為提高圖像質(zhì)量，有必要先對其進(jìn)行預(yù)處理。本文在系統(tǒng)地總結(jié)了幾種常用算法的原理及各自的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，研究了一種新的圖像預(yù)處理算法，該算法是基于直方圖均衡化而改進(jìn)的。與傳統(tǒng)的直方圖均衡化算法實(shí)驗(yàn)對比表明：新算法不但可提高目標(biāo)的對比度，同時(shí)還可使目標(biāo)的細(xì)節(jié)更加突出，特別對低對比度圖像增強(qiáng)效果較好。除此之外，大量的實(shí)驗(yàn)證明其具有較廣泛的適用

3、范圍。 系統(tǒng)在伺服機(jī)構(gòu)的控制下對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤檢測時(shí)，往往伴隨著攝像機(jī)的跟蹤運(yùn)動，這將導(dǎo)致視頻背景的相應(yīng)運(yùn)動，這種運(yùn)動表現(xiàn)為全局運(yùn)動。為了將目標(biāo)運(yùn)動與背景運(yùn)動區(qū)分開來，就需要對背景的全局運(yùn)動進(jìn)行補(bǔ)償，因此作者在總結(jié)全局運(yùn)動補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵技術(shù)和常見算法的基礎(chǔ)上，研究了一種基于全局運(yùn)動估計(jì)的目標(biāo)檢測算法，算法利用六參數(shù)仿射模型來估計(jì)背景的運(yùn)動參數(shù)，在特征點(diǎn)選取上采用了一種模板與毛拉貝庫算子相結(jié)合的特征點(diǎn)選取算法，大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法