復(fù)雜場(chǎng)景中減背景技術(shù)研究與開(kāi)發(fā).pdf

1、視覺(jué)監(jiān)控是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究熱點(diǎn)，近年來(lái)越來(lái)越引起人們的關(guān)注。而運(yùn)動(dòng)檢測(cè)是視頻監(jiān)控中的首要問(wèn)題，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的目的就是從序列圖像中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來(lái)。運(yùn)動(dòng)區(qū)域的有效分割對(duì)于目標(biāo)分類(lèi)、跟蹤和行為理解等后期處理非常重要，因此運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的效果和速度直接影響到整個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。對(duì)于固定攝像機(jī)監(jiān)控視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，最常用并有效的方法是減背景技術(shù)，可以用在交通監(jiān)測(cè)，銀行監(jiān)控等很多要用到機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用中。同時(shí)，在特定的視覺(jué)分

2、析和視覺(jué)檢測(cè)研究中，減背景也能作為一種很好的輔助技術(shù)。在減背景技術(shù)中，背景建模及背景更新是最重要的任務(wù)。 本文首先對(duì)減背景技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的過(guò)程進(jìn)行了全面而詳細(xì)的介紹，并對(duì)當(dāng)前典型的背景模型算法進(jìn)行了總結(jié)。提出了自適應(yīng)更新率的滑動(dòng)平均背景模型的算法，對(duì)于光線突變的情況，提出了基于均值和方差的判斷方法和自適應(yīng)閾值運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。對(duì)去除陰影的操作，提出了一種基于RGB和HSV相結(jié)合的快速陰影檢測(cè)的方法，加進(jìn)了對(duì)陰影性質(zhì)的判斷，

3、將陰影分為背景投射陰影和目標(biāo)投射陰影兩種。最后利用DG-400的圖像采集卡，在VC++開(kāi)發(fā)平臺(tái)下進(jìn)行圖像采集模塊的實(shí)現(xiàn)，并利用MATLAB和VC++混合編程實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)背景更新和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取功能。 本文算法首先在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提出的背景模型算法可以滿足實(shí)際使用條件下的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求，并且能夠?qū)⒛繕?biāo)投射陰影和背景陰影區(qū)分開(kāi)，并將背景陰影融入到背景圖像中去。在VC++平臺(tái)下開(kāi)發(fā)的圖像采集模塊，可以實(shí)時(shí)采