發(fā)布時間：2021-11-03 10:12

　　視頻圖像運動目標(biāo)檢測技術(shù)是圖形圖像處理領(lǐng)域的研究熱點,具有一定的理論研究價值和實際應(yīng)用價值。本文針對運動無人機拍攝的視頻圖像,主要研究了適用于動態(tài)背景下的基于特征匹配和目標(biāo)建模的運動目標(biāo)檢測算法,重點研究了基于目標(biāo)建模的目標(biāo)檢測算法。首先,為了提高基于特征匹配的運動目標(biāo)檢測效果,本文研究了一種具有信息累加的特征匹配運動目標(biāo)檢測改進算法。基于Haar小波分解對原圖像進行預(yù)處理,提取低頻圖像的SURF（Speed Up Robust Features,SURF）特征點,根據(jù)特征點匹配結(jié)果估計全局背景運動矢量,并且基于信息累加的方法對目標(biāo)檢測過程中的差分圖像信息求累加和。經(jīng)實驗證明本文研究的算法具有良好的運動目標(biāo)檢測效果。其次,本文研究了一種基于特征自適應(yīng)加權(quán)融合的DPM（Deformable Part Model,DPM）目標(biāo)檢測改進算法。在訓(xùn)練DPM目標(biāo)檢測模型和進行目標(biāo)檢測時需要計算融合特征,對HOG（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征進行主成分分析后,與等價模式的LBP（Local Binary Pattern,LBP）特征進行自適應(yīng)加權(quán)融合。... 

【文章來源】：西南科技大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

行人模型可視化圖

法檢測出目標(biāo)，因此本文采用一層 Haar 小波分解。（a）原圖 （b）一層 Haar 小波分解 （c）低頻圖像圖3-1 基于 Haar 小波分解的預(yù)處理結(jié)果Fig. 3-1 The result of pretreatment based on Haar wavelate decomposition3.2 UAV 視頻圖像特征點提取比較分析3.2.1 特征點提取在基于特征匹配的運動目標(biāo)檢測算法中通常是提取特征點進行匹配來實現(xiàn)全局背景運動參數(shù)估計，常見的特征點提取算法有 SIFT、SURF、ORB，在本文中對這三種算法進行了具體的比較分析。（1）SIFT 特征點提取尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）是一種圖像特提取與描述算法[35]。對原圖片進行平移、縮放、旋轉(zhuǎn)變化后，用該算法依然能夠有效地提取特征點[39]，SIFT 特征點提取具體步驟如下：Step1：檢測尺度空間特征點。要保證 SIFT 特征點具有尺度不變性需要在尺度空間內(nèi)檢測特征點，那么在特征計算過程中需要構(gòu)建二維圖像尺度空

在下面將用實際的實驗效果來進行驗證。為了比較特征點檢測效果，本文對三幅圖像進行了特征點的提取實驗，三幅圖像分別是原圖片、原圖片旋轉(zhuǎn)變化之后的圖片以及原圖片縮小 50%的圖片，其中原圖片來源于運動無人機拍攝到的視頻圖像，是一幅街景圖。用上述三種特征提取算法分別對它們進行特征點提取，實驗效果如圖 3-2。上述實驗的硬件環(huán)境：處理器為 Intel(R) Core(TM) i5-6300HQ CPU @2.30GHz2.30GHz，內(nèi)存為 8.00G；軟件環(huán)境為 widows 7 操作系統(tǒng)，Visual Studio 2013和 OpenCV 2.4.10 開源庫。（a）原圖 （b）旋轉(zhuǎn)圖 （c）縮放圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于距離的相似最近鄰搜索算法研究[J]. 姜大光,孫賀娟,易軍凱.  北京化工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(05)
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[3]無人機航拍視頻中目標(biāo)檢測和跟蹤方法綜述[J]. 劉亞偉,李小民.  飛航導(dǎo)彈. 2016(09)
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[5]基于視覺的目標(biāo)檢測與跟蹤綜述[J]. 尹宏鵬,陳波,柴毅,劉兆棟.  自動化學(xué)報. 2016(10)
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[7]基于SURF特征提取和FLANN搜索的圖像匹配算法[J]. 馮亦東,孫躍.  圖學(xué)學(xué)報. 2015(04)
[8]基于重疊區(qū)域的高性能近似kD樹算法[J]. 鄭明玲,許柯,劉衡竹,魏登萍,李寶峰.  計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2015(06)
[9]智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J]. 黃凱奇,陳曉棠,康運鋒,譚鐵牛.  計算機學(xué)報. 2015(06)
[10]基于背景補償引導(dǎo)的動態(tài)場景下目標(biāo)跟蹤算法[J]. 王棟,朱虹,康凱,趙永飛.  儀器儀表學(xué)報. 2014(06)

碩士論文
[1]動態(tài)背景下基于SIFT特征匹配的目標(biāo)檢測算法[D]. 馮艷.西安電子科技大學(xué) 2014
[2]智能視頻監(jiān)控中運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究[D]. 高瑞華.南京航空航天大學(xué) 2014
[3]基于霍夫變換和條件隨機場模型的目標(biāo)檢測[D]. 杜本漢.上海交通大學(xué) 2014
[4]動態(tài)場景下運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法的研究[D]. 汪巍.合肥工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號：3473509