基于计算机图像处理的智能监控技术的研究

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1、中图分类号：TP391.4论文编号：102870516-S153学科分类号：080203硕士学位论文基于计算机图像处理的智能监控技术的研究研究生姓名陆晓东学科、专业机械设计及理论研究方向计算机图形学指导教师伍铁军副教授南京航空航天大学研究生院机电学院二○一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofMechanicalandElectronicEngineeringResearchonIntelligentMonitoringTechnologyBasedonComp

2、uterImageProcessingAThesisinMechanicalEngineeringByLuXiaodongAdvisedbyAssociateProf.WuTiejunSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位

3、或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着安防产品需求的增长，基于计算机视觉的智能监控技术得到了快速发展，其相关技术成为国内外学者的研究热点。本文在已有的研究成果下，对该技术中的一些难点进行了深入研究。在目标检测前，需要对摄像头获取的原始图片进行预处理。本文采用常见的中值滤波方法对图片进行去噪，并且结合直方图均衡化算法增强了感兴趣区域，便于后期的进一步处理。通过实验论证了该

4、方法的有效性。运动目标检测作为重点研究环节之一，本文对传统的目标检测方法进行了简要介绍。针对在动态背景下基于背景差分法的视觉背景提取算法（ViBe）容易形成残影区域，对前景目标检测结果不够清楚准确的问题，本文提出了一种改进的ViBe算法。在原ViBe算法基础上采用时空联合背景建模方法，分别初始化单帧图像和多帧连续图像，通过时间和空间维度的关系把它们结合起来，这样可以有效消除“鬼影”的影响；在匹配过程中，分别对它们进行模型更新，并引入自适应阈值的方法，增强了阈值对动态背景的适应能力。在目标跟踪方面，对传统的卡尔曼滤波和Camshift跟踪算法进行了详细研究。针对Camshi

5、ft跟踪算法对目标遮挡处理效果欠佳的问题，利用运动目标面积变化来判断遮挡时刻，引入最小二乘法对遮挡时刻的运动轨迹进行预测，从而降低了遮挡跟踪丢失几率。进行多目标跟踪时，将改进的Camshift跟踪算法与卡尔曼滤波结合，提高了多目标跟踪的效果。最后进行系统功能设计，并对全文进行总结，对智能监控技术的发展进行展望。关键词：运动目标检测，视觉背景提取算法，时空联合背景建模，目标跟踪，卡尔曼滤波，Camshift算法I基于计算机图像处理的智能监控技术的研究ABSTRACTIntelligentmonitoring,basedoncomputervisiontechnology,h

6、asbeendevelopedrapidlyasthegrowthofthedemandforsecurityproduct.Somerelevanttechnologieshavebecometheresearchfocusamongstdomesticandforeignscholars.Thepaperlucubratessomeofthetechnicaldifficultieswiththeexistingresearchresults.Theoriginalimages,obtainedbycamera,needtobepreprocessedbeforede

7、tectingmovingtargets.Thepaperadoptscommonmethod,calledmedianfilteralgorithm,forimagede-noising,andcombineswiththehistogramequalizationalgorithmtoenhancetheinterestingareas,whichisconvenientforfurtherprocessing.Itisdemonstratedthatthismethodiseffectivethroughexperime