论文部分内容阅读
运动目标检测，既古老—历史悠久，又新颖—研究方法日新月异。面对不同的研究对象，运动目标检测既有一般指导意义的理论研究，又有工程背景的特殊性研究。序列图像中运动目标检测是数字图像处理与识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一。运动目标的检测就是要用计算机视觉的方法，通过对摄像机拍录的图像序列进行分析，实现对静态场景中运动目标的检测，并在此基础上对目标识别、定位、跟踪、分析和判断目标的行为。
本论文主要研究了固定场景中多运动目标的检测方法；实现了从摄像机和AVI格式文件中提取图像：对基于背景差分法检测中的背景获取提出了一种改进算法，即利用一定数量图像求平均值得到的背景，利用背景减法能得到满意的检测结果，解决了背景图像不容易获得的难题；同时通过设计定时器实现对背景的更新，可以减少光照变化、天气变化、阴影等的干扰，具有一定的实用性；对背景差分法提取后的图像进行二维中值滤波，对改善图像的质量有极大帮助；对检测和分割的算法比较分析各自的优缺点；能准确检测目标，并得到目标轮廓及提取视频目标，为下一阶段针对目标的其它处理提供较好的基础。利用VC++和Matlab编写程序实现算法，实现了序列图像的采集和运动目标检测提取，在简单静止背景和简单小变化背景中都能较准确的检测运动目标。
通过对实时视频的实验，证明本论文提出的算法能较好地实现在固定场景中检测多运动目标，在智能视觉监控、空中预警、工业检测等领域具有一定的实用价值。