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视频图像中运动目标检测与跟踪技术的研究

作　者: 曾宏亮
导　师: 孙文生
学　校: 北京邮电大学
专　业: 电路与系统
关键词: 运动目标检测 运动目标跟踪 BP神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 341次
引　用: 5次
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内容摘要


随着科学技术的进步,尤其是计算机技术、图像处理技术的不断发展,智能视频监控及运动目标的行为分析成为新的研究热点。论文来源于与企业合作开发的智能视频监控系统,重点研究视频图像中运动目标的检测和跟踪算法。论文首先介绍了数字图像处理的基础知识,并根据实际情况,针对彩色图到灰色图的转换、噪声滤波、直方图均衡化和数学形态学处理等常用方法进行了实验,为运动目标检测和跟踪算法的研究奠定了基础。论文的主要工作如下：在运动目标检测方面,在分析当前目标检测算法的基础上,提出了一种基于改进对称差分算法的运动目标快速检测算法。该算法首先利用改进的对称差分算法得到对象的活动区域,再利用数学形态学滤波,获得目标所在的最小的外接矩形区域。实验证明,该算法简捷,快速,有效,可以得到运动比较精确的特征,同时大大减少对图像进行边缘检测、图像识别等的运算。在运动目标跟踪方面,提出一种基于BP神经网络的运动目标跟踪算法。将本文提出的运动目标快速检测算法快速算法与BP神经网络相结合,一方面充分利用了神经网络容错性强,运算速度快的优势,解决了视频图像中运动目标检测与跟踪技术对鲁棒性,准确性的要求；另一方面利用运动目标快速检测算法,可以减少神经网络全局搜索的计算量,解决了视频图像中运动目标检测与跟踪技术对处理速度的要求。在上述研究的基础上,给出了基于BP神经网络的运动目标检测与跟踪的总体设计方案,仿真实验表明,该方案可以准确地对运动目标进行检测与跟踪。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 论文研究的背景及意义  9
  1.2 运动目标检测与跟踪的国内外研究现状  9-12
    1.2.1 运动目标的检测  9-10
    1.2.2 运动目标的跟踪  10-11
    1.2.3 运动目标检测与跟踪的难点  11-12
  1.3 研究内容与研究成果  12-13
  1.4 论文安排  13-15
第二章 数字图像处理技术  15-24
  2.1 前言  15
  2.2 彩色图像到灰度图像的转换  15-16
  2.3 图像的噪声和滤波  16-18
  2.4 直方图均衡化  18-20
  2.5 数学形态学图像处理  20-23
    2.5.1 膨胀和腐蚀  21-22
    2.5.2 开运算与闭运算  22-23
  2.6 小结  23-24
第三章 运动目标检测  24-35
  3.1 前言  24
  3.2 运动目标检测基本方法  24-27
    3.2.1 帧间差分法  24-25
    3.2.2 背景差分法  25-26
    3.2.3 光流法  26-27
  3.3 运动目标的快速检测算法  27-34
    3.3.1 图像序列对称差分与处理  27-31
    3.3.2 图像投影和目标区域提取  31-34
  3.4 小结  34-35
第四章 运动目标跟踪  35-54
  4.1 前言  35
  4.2 目标跟踪系统  35-36
    4.2.1 如何减小搜索范围  35-36
    4.2.2 如何进行精确的目标匹配  36
  4.3 传统目标跟踪算法  36-39
    4.3.1 基于匹配的目标跟踪  36-38
    4.3.2 基于运动特性的目标匹配  38-39
  4.4 采用BP神经网络的目标跟踪算法  39-53
    4.4.1 人工神经网络概述  39-48
    4.4.2 BP神经网络  48-53
  4.5 小结  53-54
第五章 基于BP神经网络的运动目标检测与跟踪系统  54-65
  5.1 前言  54
  5.2 总体设计方案  54-56
  5.3 BP网络分类器的设计和实现  56-64
    5.3.1 图像预处理  56
    5.3.2 目标的特征分析  56-57
    5.3.3 建立非线性映射关系  57-58
    5.3.4 BP网络的设计方法  58-61
    5.3.5 BP网络训练后的参数  61-62
    5.3.6 系统仿真结果  62-64
  5.4 小结  64-65
第六章 总结与展望  65-67
  6.1 总结  65
  6.2 展望  65-67
参考文献  67-70
致谢  70-71
攻读学位期间发表或已录用的学术论文  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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