基于背景建模的动态目标检测算法的研究

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1、摘要序列图像中动态目标的检测是计算机视觉和图像编码研究的主要内容，在机器人导航、智能监视系统、医学图像分析以及视频图像压缩和传输等领域中有着广泛的应用。由动态目标所形成的图像序列可分为两种情况:一种是静止背景，另一种是运动背景。静止背景运动检测现有研究较多，而动态背景运动检测研究较少，算法还不成熟。本文首先研究了目前运动目标检测的一些常用方法包括基于特征的方法、基于光流场的方法、基于帧间差分的方法和基于背景建模的方法，并对各种方法进行了比较，指出其优缺点及适用范围。然后本文以道路交通管理为例，研究比较了基于灰

2、度图像序列的运动目标检测与基于边缘图像序列的运动目标检测以及基于彩色图像序列的运动目标检测方法，实验分析表明后者效果最好。针对静态摄像机条件下的视频监控问题本文提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法。首先利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型并实时地对背景模型进行更新。最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行有效检测。该算法较好地解决了背景模型的提取更新背景扰动外界光照变化等问题。实验结果证明该算法对固定场景下运动目标的检测是快速、有效的。关键词:背景提取、动态目标检测、彩色图像、灰度图像、运动点团

3、提取IIAbstractDetectionandtrackingmovingtargetsinserialimagesisthemostimportantresearchfieldincomputervisionandimagecoding.Italsohasapplicationsinautomatonnavigation,videosurveillanceandmonitoring,medicineimageanalysisandvideoimagecompressingandtransmitting.S

4、erialimagescanbedividedintotwotypesbywhichbackgroundisstillormoving.Therearemanyresearchesonthefirsttype.Unfortunately,theothertypeisrarelyresearchedandfarawayfrommatures.Wediscussitinthisthesis.Firstly,somecommonapproachesofdetectingandtrackingmovingtarget

5、sincludingtheapproachbasedoncharacter,theapproachbasedonopticflow,theapproachbasedonframesubtractionandtheapproachbasedonbackgroundmodelingareintroducedandcomparedwitheachother.Theiradvantagesanddisadvantagesarepointedout.Then,thisthesisisfocusedontheresear

6、chofthemethodsofachievingthedataofmovingvehiclesfromtrafficvideobycomputerinatrafficcontrolsystem.Movingobjectdetectioncanbedividedintotwosteps:backgroundextraction,movingblobextraction.Thisthesisshowsourexperimentsandanalysisonmanyalgorithmsineachofthestep

7、s.Italsoshowstheimprovementofthealgorithmsmadebyus.Experimentsandanalysisalsodemonstratethatmovingobjectdetectionbasedoncolorimagesisbetterthanthosebasedongrayimagesoredgeimages.Finally,amovingobjectdetectionalgorithmbasedonbackgroundmodelingisproposedforvi

8、deosurveillancesystemwithstaticcamera.Statisticalmodelsofcolorandgradientsarebuiltandthemodelsarereal-timeupdated.Thetwomodelsareusedtodetectmovingobject.Thealgorithmeffectivelydealswiththeproblemsofth