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《苏州大学》 2002年
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视频序列图像中运动目标的分割和识别的研究

谢敏  
【摘要】: 本文研究目的:从背景相对静止的彩色视频序列中分割出运动目标,然后进行识别。 运动目标分割部分,本文提出将图像的色彩信息与视频运动信息相融合的方法,从视频序列图像中分割运动目标。在彩色图像分割中,将部分空间信息介入到迭代均值偏移过程,实现无参数聚类。该算法只需设置很少的参数,即能以较快的速度将图像中每个像素归类到相应的密度模式下,从而实现聚类。然后利用本文提出的求等同标志连通区域的方法,将聚类之后的图像划分成不同的独立区域;由于HOS(Higher-order statistics高阶统计)方法具有较好的去除高斯类噪声的特性,所以本文用它来进行运动检测。再利用坎尼算子提取运动区域轮廓,并对其内部填充后,即得到一个运动粗模板。统计这个运动粗模板中等同颜色区域占原图像相应独立区域的比重,若比重超过预置阈值,则将该独立区域作为待融合区域;否则,说明这部分信息不属于运动部分,不将其作为待融合区域。最后,将所有的待融合区域连接起来,就构成了运动目标模板。 目标识别部分,本文只对二维模式进行识别。由于物体和摄像机位置关系的不同,拍摄结果可能出现平移、尺度变化、扭曲和旋转等不同的变化。这些变化的出现严重影响了运动目标的识别结果,为了达到准确识别的目的,我们提出一种基于规格化与Zernike矩相结合的识别方法:首先,计算图像给定模式的协方差矩阵(由图像的某些低阶中心矩构成),根据矩阵的特征向量旋转图像,得到一个与新坐标系无关的图像;然后再根据矩阵特征值进行图像长宽比例调整,得到一个对图像平移、尺度变化、扭曲具有不变性的规格化图像;接着求出规格化图像边缘轮廓,将此轮廓图像的八个高阶Zernike矩作为目标识别的特征值。在对视频图像分割出的运动目标进行识别之前,先要对固定类别的样本,用类似的方法计算出特征值,再按照c-均值聚类法则计算出每类的聚类中心。最后,根据分割出的运动目标模板 摘要 视频序列图像中运动目标的分割和识别的研究 特征值与各聚类中心的欧氏距离判别物体。实验证明,此方法对于特 征相差较明显的物体乃飞机模型)能达到非常好的识别效果。
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP391.4

【引证文献】
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【参考文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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【相似文献】
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