运动目标检测与识别算法的研究（可复制论文）.pdf

摘要运动目标检测与识别算法的研究是当今图像处理与图像理解领域的一个热门运动目标检测与识别算法研究的对象是序列图像,或者称为视频图像。对得到的图像序歹写恚觳馐欠翊嬖诟行巳さ哪勘辏⑶掖有蛄型枷裰刑崛〕运动目标。目标的识别工作就是对检测出来的目标进行识别,得到目标属性以及由此识别出目标的物体种类信息。本文在总结当前主流的目标检测与识别算法的基础上,建立了目标检测与识别的整体系统,并且创新性的进行了目标检测与识别算法的研究和一些新方法,攵缘鼻霸硕兰撇⒚挥谐浞掷弥〖湓硕畔⒌南喙匦裕慕艘恢只于帧间估计的自适应憔嗬肟樵硕兰啤8梅椒ǔ浞挚悸橇酥〖湓硕畔⑾喙的运动信息,所以该算法可以通过并行算法来实现,以便提高算法效率。实验结绾稳コ阆窕硕斐傻恼⊥枷竦谋浠窃硕勘昙觳庵械囊桓龉丶技术和难点问题。在整体研究了当前的全局运动估计之后,采用摄像机问型进行全局运动估计。通过使用图像的局部块来进行二维图像运动估计,进而提高了整体运算速度。对得到的局部块运动估计结果,采用循环迭代拟合的方式,对每个象素采用双线性插值进行计算其运动补偿结果。测试结果表明该方法可以处理摄像机运动造成的整帧图像的位移和旋转问题。谘芯苛诵蛄型枷裨肷P椭螅慕艘恢只诟咚鼓P偷牡闹肿又〔区域增长法来生成帧差图像,从而在最大抑制噪声的同时能够得到更多的变化区化区域的生长。通过实验结果可知,相对于其它算法,该方法可以得到更完整的善帧差目标提取方法。该方法在对变化区域使用相位相关法求取出运动目标的时方向,随着其应用领域得不断扩大,其实用价值越来越得到人们的重视。主要进行的工作和创新有:性,且使用菱形搜索算法来增大搜索策略的准则性。由于该算法利用的是前一帧果验证了该方法可以减少运动估计的时间。去除不属于背景区域的块估计结果,最后得到合理的摄像机模型的问域。该方法通过统计帧差图像的高斯特征,然后作为种子区域增长的条件进行变变化区域。ü允庇蛐畔⒂肟沼蛐畔⒌姆治觯岢鲆恢中碌幕谑笨招畔⑷诤偷母
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域信息基础上,依照图像匹配度形成运动目标的时域结果。然后使用惴根据空域的图像信息提出最终运动目标的外边界。实验表面该方法使最后提取的归一傅立叶描述子方法。使用该方法得到图像特征具有旋转、位移、缩放和起始点不变性。试验证明其特征可以很好的区分边界图像,该算法同时也可用于各种基于边界识别的领域。索,组合最优特征进行目标识别。试验表明该方法增大了样本之间的区分度,更加有利于目标样本的识别。关键词:全局运动估计,运动目标检测,目标识别,傅立叶描述子,特征选择运动目标更加准确,目标信息更加完备。ü猿9嫱枷裉卣鞯难芯浚慕烁盗⒁睹枋鲎臃椒ā8慕艘恢挚沼A烁玫氖侗鹑硕勘辏疚牟捎靡糯惴ǘ酝枷裉卣鹘杏呕Ⅱ
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签名:豆氆筵鑫...日期:矽。犀耲签名:遗聱溘独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑导师签名:日期:矽驴
,当前基于运动目标检测与识别算法的应用已经处处可见于当前的军事、民用以及人们的日常生活中来。本章将简要介绍当前的运动目标检测与识别算法经成为时代发展中不可或缺的资源。作为人类获取外部信息的主要渠道,视觉信息一直占人类获取信息的百分之七十之多。所以如何更好,更加准确的理解视觉是机器视觉研究发展的重点方向之一。如何能从图像序列中将运动的目标提取出运动目标检测与识射算法的研究是当今图像处理与图像理解领域的一个热门方向,受到当前图像界以及人工智能领域专家的极大重视‘俊】【俊K孀鸥昧煊虻的基本概要,随后介绍本论文的总体结构和拟展开的工作。在当今的信息时代,各种信息已经完全的融和于人们的生活和工作之中,已信息已经成为当前科学研究的一个重要课题。而机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识另】【俊】【虮=┠昊魇泳跫际跻言谛矶嗔煊