视频监控中运动目标检测方法研究
视频监控是图像处理和计算机视觉领域的研究热点，近年来引起越来越多人的关注。视频图像中运动目标检测效果的好坏，会对图像分割、目标跟踪和行为理解等后期处理产生重要的影响。对运动目标进行有效的检测是视频监控的基础，也是国内外很多学者共同研究的课题。背景差分法是最常用且有效的运动检测方法，其中背景模型的成功建立是关键。本文在研究前人工作的基础上对背景建模方法进行了研究。主要工作如下：
⑴对现有的背景模型算法进行深入的研究，给出了一种基于帧间差分的背景模型实现算法。该算法利用帧间差分法将帧中的背景像素点检测出来，确立背景帧；并利用像素点在时间序列上服从高斯分布来更新背景。实验表明，该算法能够排除图像中前景的影响，提取的背景干净并能实时更新。
⑵对复杂场景下的背景模型方法进行研究，给出一种基于码本背景模型的运动目标检测方法。该算法充分利用像素的颜色和亮度信息，为每一个像素点建立一个码本背景，取得了较好的检测效果。为了去除阴影的影响，采用一种基于垂直投影的阴影检测方法，去除了阴影的影响，提高了运动检测的质量。
⑶利用开源视觉库OpenCV在Windows环境下实现了一个小型的运动目标检测系统，对本文的检测算法进行演示和分析，验证算法的有效性。
视频监控;目标跟踪;图像识别;图像处理
北京化工大学
硕士
计算机应用技术
林小竹
2009
中文
TP391.41;TP317.4
59
2010-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）