復雜環(huán)境下的運動目標檢測技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、運動目標檢測技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，它在工業(yè)、醫(yī)學、軍事、教育、商業(yè)、體育等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。對運動目標進行準確的檢測是序列圖像分析的基礎(chǔ)性工作，也是當今國內(nèi)外眾多學者研究的熱點問題。本文對復雜環(huán)境下的運動目標檢測技術(shù)及其實現(xiàn)進行了深入研究，主要的工作為： ⑴分析了基于差圖像的運動目標檢測過程，給出了具體的目標檢測、提取實現(xiàn)方法，以及一種雙閾值的差圖像分割方法。 ⑵結(jié)合實驗對現(xiàn)有的均值背景模型、分段背景模型

2、、中值背景模型、高斯背景模型以及隨機背景模型方法進行了系統(tǒng)的分析，給出了各種方法的具體檢測實驗，并對各方法的優(yōu)缺點做了總結(jié)。鑒于各種背景模型的優(yōu)勢，本文提出了多種背景模型檢測結(jié)果融合的方法，并給出了具體的實現(xiàn)策略。 ⑶通過對Watershed圖像分割方法的研究，提出了一種基于Watershed的目標檢測方法。該方法對圖像進行分割處理后，通過對小區(qū)域的分析來判斷目標的有無，它與應(yīng)用單個像素差分的方法相比更具穩(wěn)定性。 ⑷給出