在移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究中,研究者都想得到被檢測(cè)目標(biāo)的全部信息,但是由于各種外界以及目標(biāo)自身一些固有因素的影響,檢測(cè)結(jié)果與最理想的結(jié)果總是有一些差距,這樣的結(jié)果常常會(huì)影響到人們對(duì)圖像以及視頻的精確處理和分析。論文就水面上移動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)及統(tǒng)計(jì)方法展開了相關(guān)研究,著重研究了水面上移動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法建模,以及移動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法。論文首先介紹了移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及統(tǒng)計(jì)的研究背景、意義及現(xiàn)狀,對(duì)一些主流方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹與對(duì)比分析,并討論了現(xiàn)今目標(biāo)檢測(cè)算法所面臨的問題與挑戰(zhàn)。本論文主要對(duì)于移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及統(tǒng)計(jì)算法進(jìn)行了研究,其主要研究?jī)?nèi)容以及具體創(chuàng)新點(diǎn)如下:提出了基于稀疏模型的水面上移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,采用稀疏表示理論來訓(xùn)練出一個(gè)動(dòng)態(tài)水面背景字典,再通過字典就可以方便重構(gòu)出背景圖像塊。如果已知一幅圖像,又能夠估計(jì)出它的背景圖像,那么就能夠更精確的得到移動(dòng)目標(biāo)。提出了基于區(qū)間背景模型的移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,該算法首先從一段無移動(dòng)目標(biāo)的視頻中,學(xué)習(xí)出視頻序列中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)上背景值的變化范圍,并將其組成區(qū)間背景模型。在移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)時(shí),按逐點(diǎn)掃描進(jìn)行檢測(cè),將當(dāng)前像素的值與背景模型的值進(jìn)行比較,如果像素點(diǎn)的值在背景模... 

【文章來源】：南昌工程學(xué)院江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

結(jié)果圖STD算法

第二章基于稀疏模型的水面上移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法13從表中可以看出本章算法比DGS算法快很多,并且與STD算法的處理速度差不多。主要原因是：DGS算法的復(fù)雜度非常高，該算法在背景模型的構(gòu)建過程中要花費(fèi)大量的時(shí)間，所以算法整體耗時(shí)比較多。而STD算法雖然在背景模型構(gòu)建中花了相比本章算法背景構(gòu)建階段較多的時(shí)間，但是在移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過程中以其快速準(zhǔn)確的特點(diǎn)彌補(bǔ)了該算法整體的幀處理時(shí)間，所以能夠與本章算法的實(shí)時(shí)性相差無幾。而本章算法只是在字典訓(xùn)練時(shí)需要消耗一些時(shí)間，在重建背景時(shí)，消耗的時(shí)間非常少。2）主觀視覺效果比較和分析為驗(yàn)證本章算法在主觀視覺方面的效果，在這里選取ducks視頻中的第229幀和第366幀圖片作為測(cè)試圖，且分別與STD、DGS算法進(jìn)行比較，來說明本章算法的可行性。具體如圖2.1、圖2.2所示。原圖STD算法結(jié)果圖DGS算法結(jié)果圖本章算法結(jié)果圖圖2.1ducks視頻第229幀各算法結(jié)果對(duì)比圖Figure2.1comparisonoftheresultsofeachalgorithminframe229ofducksvideo

第二章基于稀疏模型的水面上移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法13從表中可以看出本章算法比DGS算法快很多,并且與STD算法的處理速度差不多。主要原因是：DGS算法的復(fù)雜度非常高，該算法在背景模型的構(gòu)建過程中要花費(fèi)大量的時(shí)間，所以算法整體耗時(shí)比較多。而STD算法雖然在背景模型構(gòu)建中花了相比本章算法背景構(gòu)建階段較多的時(shí)間，但是在移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過程中以其快速準(zhǔn)確的特點(diǎn)彌補(bǔ)了該算法整體的幀處理時(shí)間，所以能夠與本章算法的實(shí)時(shí)性相差無幾。而本章算法只是在字典訓(xùn)練時(shí)需要消耗一些時(shí)間，在重建背景時(shí)，消耗的時(shí)間非常少。2）主觀視覺效果比較和分析為驗(yàn)證本章算法在主觀視覺方面的效果，在這里選取ducks視頻中的第229幀和第366幀圖片作為測(cè)試圖，且分別與STD、DGS算法進(jìn)行比較，來說明本章算法的可行性。具體如圖2.1、圖2.2所示。原圖STD算法結(jié)果圖DGS算法結(jié)果圖本章算法結(jié)果圖圖2.1ducks視頻第229幀各算法結(jié)果對(duì)比圖Figure2.1comparisonoftheresultsofeachalgorithminframe229ofducksvideo

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法研究[D]. 楊丹.西安理工大學(xué) 2018
[4]智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D]. 卞強(qiáng).東北石油大學(xué) 2018
[5]動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法的研究[D]. 黃結(jié)龍.暨南大學(xué) 2018
[6]復(fù)雜背景下的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法[D]. 鄭曉萌.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院國(guó)家空間科學(xué)中心) 2018
[7]復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[D]. 李雅婧.西安工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3571646