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视频监控目标分类算法及一体化摄像机研究

作　者: 贾晨阳
导　师: 刘云海
学　校: 浙江大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 图像分类局部特征提取 SIFT算子尺度变换仿射变换一体机自动聚焦
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 57次
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内容摘要

随着数字图像技术的不断发展,数字图像的数量也在飞速增长,因此如何快速、高效的找到所需图片就成为一个很有价值的研究课题。本文围绕如何更快速、更准确的进行图像分类,对其中的一些关键技术进行了研究,本文的主要工作集中在图像分类中的局部特征提取技术,系统分析了现有的局部特征提取方法,通过实验给出了不同局部特征的适用性问题。同时,本文将图像分类算法应用于视频跟踪领域,通过图像分类获得跟踪目标的先验知识使跟踪算法更加鲁棒。最后,本文设计了一种基于BF531平台的一体化摄像机解决方案,并给出了其中自动聚焦算法的设计。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-20
  1.1 课题背景与意义  9-11
  1.2 主要技术挑战  11-12
  1.3 图像分类国内外研究现状  12-18
    1.3.1 图像特征提取现状  12-17
      1.3.1.1 底层视觉特征  13-14
      1.3.1.2 中间语义特征  14-17
    1.3.2 分类方法概述  17-18
  1.4 本文的主要工作  18
  1.5 论文的组织  18-20
第二章图像分类理论  20-29
  2.1 概率图模型  20-21
  2.2 图模型结构简介  21-22
    2.2.1 贝叶斯网络  21-22
    2.2.2 马尔科夫网络  22
  2.3 期望值最大算法  22-24
    2.3.1 EM算法步骤  23-24
  2.4 图像分类算法简介  24-28
    2.4.1 随机半监督采样[7]  25-28
  2.5 本章小结  28-29
第三章局部特征的提取方法  29-35
  3.1 局部特征的提取与匹配  29-31
    3.1.1 局部特征提取方法  29-30
    3.1.2 特征描述  30-31
  3.2 匹配方法及评价标准  31-32
  3.3 抗缩放局部特征----SIFT特征描述  32
  3.4 两种典型局部特征比较  32-34
    3.4.1 实验步骤  32-33
    3.4.2 实验结果  33-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章图像分类系统的建立及其在视频跟踪算法中的应用  35-43
  4.1 图像分类系统的建立  35
  4.2 相关实验结果  35-37
  4.3 图像分类算法在视频跟踪领域的应用  37-42
    4.3.1 视频跟踪算法简介  37
    4.3.2 基于图像类别的加权融合特征  37-39
    4.3.3 实验结果  39-42
  4.4 本章小结  42-43
第五章一体化摄像机系统设计  43-62
  5.1 一体化摄像机的设计方案  44
  5.2 系统总体结构设计  44-48
    5.2.1 图像采集方案  45-46
    5.2.2 电机驱动模块  46-47
    5.2.3 DSP信号处理模块  47-48
  5.3 系统软件及驱动程序设计  48-50
  5.4 自动聚焦算法  50-61
    5.4.1 聚焦区域选择算法  51-56
    5.4.2 清晰度评价函数的选择  56-61
      5.4.2.1 灰度变化函数及梯度函数[30]  56-57
      5.4.2.2 高频分量判据[31]  57
      5.4.2.3 熵判据[33]  57-58
      5.4.2.4 实验结果  58-60
      5.4.2.5 融合评价函数  60-61
  5.5 小结  61-62
第六章总结与展望  62-64
  6.1 结论  62
  6.2 未来工作展望  62-64
参考文献  64-69
研究生期间科研工作  69
文章及专利  69-70
致谢  70

视频监控目标分类算法及一体化摄像机研究

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