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《兰州大学》 2011年
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基于Kirsch算子和光流法的运动目标检测

孙向聚  
【摘要】:运动目标检测是图像处理,计算机视觉,模式识别等多领域共同研究的热门话题,在视频监控,智能交通等方面有广泛应用。因此本课题研究具有重要的理论意义和应用价值。虽然关于运动目标检测已经有许多方法,但它仍然是一个充满挑战性的领域。本文对运动目标检测的技术进行了探索,提出了一些改进方法,并通过实验证实了这些方法的有效性。论文的主要工作如下: 本文首先讨论了运动目标检测的三大经典方法:帧差法,背景相减法,光流法,分析了其各自的优缺点。帧差法计算量小,容易实现,但不能检测出运动目标完整的轮廓;即使在摄像机运动的情况下光流法依然可以对运动目标进行检测,但其计算比较费时,而且对噪声比较敏感。 为了提高运动目标检测的识别率,论文提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法,通过对多种边缘检测算子进行实验,确定用KIRSCH算子检测出物体的边缘,与此同时,用光流法计算出物体的运动场,在光流法之后用最大类间方差法分辨出运动目标和背景,接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合,最后运用数学形态学的方法对结果进行处理,得到最终的运动目标。 实验结果证明,该方法既克服了帧差法不能精确检测运动目标轮廓的缺点,又克服了光流法抗噪性能差的缺点,可以准确检测运动目标,相比经典算法而言,对运动目标有更高的识别率。本文还搭建了基于Arm9芯片的视频监控系统,这对于算法进一步应用有重要意义。
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