復(fù)雜背景下多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤研究.pdf

1、智能監(jiān)控在人類生活中發(fā)揮著日益重要的作用，視頻序列運(yùn)動(dòng)分析也成為一個(gè)重要的研究課題。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤作為其中的關(guān)鍵技術(shù)也引起人們的廣泛關(guān)注，成為當(dāng)下一個(gè)熱門的研究課題。
　　本文以靜態(tài)攝像機(jī)獲取的視頻圖像為研究對(duì)象，研究復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)等問(wèn)題。首先，本文介紹了目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究背景和研究現(xiàn)狀，并引出本文的研究重點(diǎn):在單攝像機(jī)靜態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，陰影消除，目標(biāo)跟蹤等方法，以及在此基礎(chǔ)上通過(guò)實(shí)驗(yàn)和比較驗(yàn)證了算法的可行性

2、。
　　在目標(biāo)提取方面，本文在列舉了幾種典型的目標(biāo)檢測(cè)方法后，確定了背景差分法作為本文運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取的方法。接著介紹了常用的幾種背景建模方法，重點(diǎn)研究了一種基于本征圖像的背景提取方法。通過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)和調(diào)整，采用基于本征圖像的背景提取方法建立了背景模型。再將當(dāng)前圖像與背景模型的雙閾值差分圖像與其在梯度域的差分圖像進(jìn)行融合，有效地檢測(cè)出了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　在陰影檢測(cè)方面，本文在總結(jié)了多種陰影消除方法后，根據(jù)已經(jīng)獲取的邊緣特征信息，進(jìn)行