运动物体的检测与跟踪在视频图像侦查中的应用研究

发布时间：2017-08-07 09:35

  本文关键词：运动物体的检测与跟踪在视频图像侦查中的应用研究

  更多相关文章： 运动物体检测 运动物体跟踪 背景差法 帧差法 均值漂移

【摘要】：随着监控摄像头数量的不断增多,获取的监控视频为案件的侦破提供了重要的线索,基于监控视频的侦查方式日益受到重视。但是目前对监控视频的处理还处在人工观看、人工标记的阶段,效率低下,无法满足实际需求。因此需要一个规范化的视频图像侦查系统进行分析判断。运动物体检测与跟踪作为视频图像侦查系统的关键性基础问题,它的主要研究方向是从图像一系列视频帧中提取出运动变化区域的方法。算法的优劣会直接影响视频图像侦查系统的其它功能。因此本文针对运动物体检测与跟踪问题做重点研究。本文主要研究内容及创新成果如下:1.实现了运动物体的检测。本文总结并分析了当前几种常用的运动物体检测方法,并对比了几种方法的优缺点,基于此,本文结合背景差法和帧差法提出新的算法,这个算法不但优化了背景,而且通过它提取的运动物体,效果显著。2.实现了运动物体的跟踪。针对均值漂移算法候选目标模型起始检索窗口选择的不足,将卡尔曼滤波预测的窗口和三帧差法提取的窗口通过加权的方式,产生一个新的检测窗口作为均值漂移算法的检索窗口,同时对核函数带宽和目标模型进行更新。实验表明经过优化的算法,对运动物体跟踪的效果有了明显的提升,算法的鲁棒性也得到了增强。3.完成了视频图像侦查系统的设计与实现。根据本文中提出的关于运动物体的检测与跟踪的算法,优化了视频图像侦查系统中运动物体的检测与跟踪的算法。本文重点介绍了关于运动物体的检测与跟踪的实现方面。关于图像侦查系统的其他功能,本文也做了简要介绍。
【关键词】：运动物体检测 运动物体跟踪 背景差法 帧差法 均值漂移
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 本文的组织结构15-18
• 第二章 基本知识18-28
• 2.1 图像预处理19-23
• 2.1.1 图像降噪19-20
• 2.1.2 图像增强20-21
• 2.1.3 直方图均衡化21-22
• 2.1.4 数学形态学滤波22-23
• 2.2 彩色直方图23-24
• 2.3 相似性度量24-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 运动物体检测28-44
• 3.1 基于视频的物体常用检测方法28-31
• 3.1.1 背景差法28-29
• 3.1.2 帧间差法29-30
• 3.1.3 光流法30
• 3.1.4 基于统计学习的方法30-31
• 3.2 图像分割方法31-32
• 3.3 阈值分割32-36
• 3.3.1 Otsu32-34
• 3.3.2 最大熵法34
• 3.3.3 最小误差法34-36
• 3.4 本文的检测算法36-40
• 3.5 实验结果及分析40-42
• 3.6 本章小结42-44
• 第四章 运动物体跟踪44-52
• 4.1 运动物体跟踪算法44-47
• 4.1.1 点跟踪法（卡尔曼滤波）44-45
• 4.1.2 核跟踪法（Mean Shift算法）45-47
• 4.1.3 轮廓跟踪法47
• 4.2 优化Mean Shift跟踪算法47-49
• 4.3 实验结果及分析49-51
• 4.3.1 实验参数设置49
• 4.3.2 实验结果分析49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 系统设计及实现52-60
• 5.1 图像侦查需求分析52-53
• 5.2 系统设计53-54
• 5.2.1 系统流程设计53
• 5.2.2 算法流程设计53-54
• 5.3 运动物体检测与跟踪模块实现54-56
• 5.4 其他功能模块简要叙述56-59
• 5.5 本章小结59-60
• 第六章 结论60-62
• 6.1 论文总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士期间发表的论文66-68
• 致谢68-69
• 详细摘要69-73

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本文编号：633978