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1. 研究目的与意义
研究意义 :运动目标检测技术是基于视频图像将运动物体检测出来,是视频跟踪、目标分析与理解的基础,是计算机视觉、视频信息处理等领域的重要研究内容之一。这种技术已经在视频监控、图像压缩、工业、农业、军事上取得了广泛的应用,已成为图像处理的关键技术之一。视频运动目标识别的重点和难点是运动目标的检测,其检测的准确与否决定了后续对运动目标行为的识别及适时跟踪的成败所以它主要研究的包括运动物体检测、分类和跟踪可以广泛地应用在交通管理系统、视频监视系统和军事目标跟踪系统,同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。运动目标的检测处于整个运动分析系统的最底层,是各种后续处理的基础,主要是从视频图像中将运动目标抠取出来。本课题以此为研究课题有一定的理论意义和现实意义。
目的:本可以主要基于时态差法设计运动目标检测算法,以实现在运动视频图像中检测出运动目标。2. 国内外研究现状分析
常见的运动目标检测方法有:光流法、背景差分法和帧间差分法。
光流法利用序列图像中每一帧图像的各个像素的矢量特征来检测运动区域,当目标运动时,运动目标形成的光流失量发生变化,从而检测出运动目标.大多数情况下能有效地提取和跟踪运动目标,但计算复杂,抗噪性能差,难以进行实时处理。
背景差法首先建立背景模型,然后用当前帧减去背景,以获取运动目标,这种方法的关键是建立背景模型,要求背景建立准确,且不断更新,以适应背景的变化。这种方法的优点是:(1) 其原理和算法设计简单;(2) 根据实际情况确定阈值进行处理,所得结果直接反映了运动目标的位置、大小、形状等信息,能够得到比较精确的运动目标信息。缺点是受光线、天气等外界条件变化的影响较大。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容:
本课题主要基于运动目标检测中最常用的帧间差分法来实现运动目标的检测,并协助软件opencv和vc来达到相应的预期效果。主要包括以下研究内容:
(1)采用简单的帧差法检测运动目标,并进行程序实现。
4. 研究创新点
通过对帧间差分法改进,设计视频图像中运动目标的检测方法,以检测出视频图像的运动目标。
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