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《燕山大学》 2011年
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基于双目视觉和MRF模型的运动目标检测方法研究

张家轩  
【摘要】:在视频图像处理中,运动目标的检测技术是底层、更是关键的步骤,是后续图像理解的基础。在目标跟踪、工业监控、人机交互等领域具有广泛的应用价值,且多数的运动场景已经不再简单,光照条件的变化、运动目标的影子、物体与环境之间或者物体与物体之间的遮挡以及摄像机的运动等都会影响检测的准确性,因此研究运动目标的检测技术具有迫切性和必要性。本文将基于双目视觉和马尔科夫随机场(MRF)模型作为主要的研究方法。主要工作如下: 首先,本文在V视差的基础上,针对采用双目视觉的方法检测运动目标计算量大的问题,提出了一种三种分辨率架构的立体视觉目标检测算法。此算法首先对原始立体图像进行前/背景分割,降低数据的处理量,然后对前景区建立三层高斯梯度金字塔,最后采用可变匹配搜索范围的绝对值差法(SAD)法计算立体图像的视差图,实验表明采用这种方法,可以满足实时性的要求,但可靠性不高,容易造成误检测,原因是匹配的正确率不高。 其次,针对上述问题经做深入研究后,采用MRF模型进行立体匹配。构建的MRF全局能量函数中,其数据项函数中融合了图像的灰度特征和梯度变化特征,使得分割的效果更加准确,并采用了置信度传播算法对MRF的全局能量函数进行近似求解。 最后,本文提出采用边缘信息和时空MRF模型相结合的检测方法。针对光照因素以及阴影遮挡现象的影响,采用边缘信息和三帧差分法相结合的方法进行处理,取得了较好的效果。针对马尔可夫随机场的能量计算,采用迭代条件模型(ICM)算法,从而得到我们感兴趣的前景目标。最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的检测,实验效果较好。
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