【摘 要】
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运动目标检测技术作为追踪、目标识别、行为理解等高层次视频处理技术的基础,得到了广泛深入的应用与研究。然而,在低照度大噪声环境中,运动目标检测算法的性能与表现却不尽
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运动目标检测技术作为追踪、目标识别、行为理解等高层次视频处理技术的基础,得到了广泛深入的应用与研究。然而,在低照度大噪声环境中,运动目标检测算法的性能与表现却不尽人意。采用去噪算法作为检测前的预处理手段,能够减轻噪声的影响,却不能从根本上解决这一问题,尤其当图像序列或视频受污染严重时。基于此,本论文研究并提出了一种对噪声鲁棒的背景减方法,利用噪声在过完备字典上的散落特性和稀疏系数的分布特点,来实现低照度大噪声环境下运动目标检测的可行性。本论文主要包括以下几个方面:1.通过分析最近几年稀疏理论在运动目标检测领域中的应用,提出了在低照度大噪声环境下,应用稀疏理论进行运动目标检测的相关假设,详细探讨了噪声在过完备基上的分布特性;2.提出了一种基于稀疏理论的背景建模方法,将背景建模问题归结为1l范数下,过完备字典中原子的稀疏线性组合问题,并针对背景更新问题,提出了一种字典更新策略,保证背景模型能够很好地适应环境的变化;3.提出了一种对噪声鲁棒的运动目标检测算法,将前景检测问题归结为过完备字典上稀疏系数分布的不同,提出了一种结构相似性约束,以此来抑制低照度环境对亮度的敏感性,然后利用滑窗后检测来进一步优化检测结果;4.从合成噪声环境、真实低照度环境、动态背景环境三个方面,采用了定性与定量相结合的方法,对比了经典的、主流的、基于稀疏理论的运动目标检测方法,验证了本论文所提方法对噪声的鲁棒性和检测效果的准确性。
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