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目标检测与跟踪高效视频处理系统框架的设计和实现
作 者: 王厚
导 师: 顾国华
学 校: 南京理工大学
专 业: 光学工程
关键词: 视频处理 小波去噪 遮挡目标检测 角点检测 目标跟踪
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2014年
下 载: 38次
引 用: 0次
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内容摘要
当今目标检测与跟踪视频处理系统框架不断要求增加功能提高实时性,而现有的系统框架在同时处理各种不同形状大小的目标时还存在不足,因此论文工作提出改进的目标检测与跟踪处理算法,可以应用于多种类型不同的目标并取得更高的处理精度和运算速率,在此基础上搭建比原有系统在软件和硬件上更加紧密结合的高效系统框架。论文主要工作是首先介绍目标检测与跟踪视频处理系统框架的发展现状和面临的问题,由于多种多样不断改进的目标检测与跟踪算法的陆续提出,对实现算法的软硬件的配合和平台都有了更高的要求。接着在分析小波函数基本理论的基础上,为了解决处理非局部(NL)-均值无法满足实时性和缺少边缘特征的问题,提出快速加权NL-均值曲波系数的自适应阈值去噪算法,利用权重值上下阈值来限制在搜索窗口中的像素点,光滑分区合并两个双积分子带,提出的算法有更好的去噪效果。然后针对摄像机运动、目标大小形状不同、相似目标和相互遮挡以及检测不到明确的背景模型等问题,提出Harris3D直方图光流加权密度积分目标估计与P-N约束标记关联搜索的遮挡目标检测与跟踪算法,利用以时间为中心的估计算法在非静态背景中来进行运动目标检测,结合搜索算法和P-N学习和结构约束的目标跟踪算法,有效处理解决在目标检测与跟踪视频流中有遮挡情况下分割检测目标的问题,并通过密度积分算法来提高检测效果。提出的算法成功地分割相似目标和被遮挡目标,在检测方面得到更高的精度,跟踪方面有更高的召回率和平均重叠率。为了满足系统框架处理不同形状未知大小或被遮挡的目标并达到实时处理的需求,论文工作指出一种软硬件上都相辅相成的目标检测与跟踪视频处理系统框架的详细设计原理与实现结果,采用DSP与FPGA相结合的硬件框架,实验得到论文工作提出的系统框架能够更精准更高效地完成多任务并行处理,有效分割被遮挡的目标,自适应目标边框尺寸,并满足实时性要求。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-6 目录 6-8 1 绪论 8-14 1.1 目标检测与跟踪视频处理系统框架介绍 8-10 1.2 目标检测与跟踪视频处理系统框架的发展现状 10-12 1.3 论文主要工作 12-14 2 目标检测与跟踪视频预处理去噪算法 14-29 2.1 小波去噪算法的原理和相关研究 14-19 2.1.1 小波变换的基本原理 14-17 2.1.2 小波去噪算法的研究现状 17-19 2.2 快速加权NL-均值曲波系数的自适应阈值去噪算法 19-24 2.2.1 自适应去噪算法中对NL-均值算子的改进 19-23 2.2.2 自适应去噪算法中对曲波变换算子的改进 23-24 2.3 算法仿真实验结果分析 24-29 2.3.1 自适应去噪算法实验结果的定性分析 25-27 2.3.2 自适应去噪算法实验结果的定量分析 27-29 3 运动目标检测与跟踪框架视频处理算法 29-55 3.1 视频处理运动目标检测与跟踪的代表算法与挑战 29-32 3.1.1 运动目标检测与跟踪框架现有算法的介绍 29-30 3.1.2 运动目标检测与跟踪框架研究存在的难题 30-32 3.2 Harris3D光流加权估计与P-N标记关联搜索的遮挡目标检测与跟踪算法 32-44 3.2.1 遮挡目标检测与跟踪算法中对Harris3D角点检测算子的改进 33-36 3.2.2 遮挡目标检测与跟踪算法中对NSS搜索算子的改进 36-39 3.2.3 遮挡目标检测与跟踪算法中对P-N学习算子的改进 39-44 3.3 算法仿真实验结果分析 44-55 3.3.1 遮挡目标检测与跟踪算法实验结果的定性分析 44-51 3.3.2 遮挡目标检测与跟踪算法实验结果的定量分析 51-55 4 目标检测与跟踪视频处理系统框架的实现 55-64 4.1 目标检测与跟踪视频处理系统框架的整体设计 55-58 4.2 基于FPGA的视频预处理模块设计与实现 58-60 4.3 基于DSP的目标检测与跟踪视频处理模块设计与实现 60-64 5 结论和展望 64-66 5.1 论文工作总结 64 5.2 研究展望 64-66 致谢 66-67 参考文献 67-71 附录 71
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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