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序列图像运动估计、目标检测及分层技术

杨沁仪  
【摘要】:在图像处理中,我们通常是通过摄像机获得原始的视频序列图像的。很多情况下摄像机安装在运动平台上,为了更好地捕捉图像,摄像机本身也要在全空间范围内做扫描运动。这样一来,固定的背景物体会在图像平面上显示出一种全局的二维运动,这就是图像背景的全局运动。全局运动对动目标检测带来了较大的负面影响,增加了图像处理的复杂度。通常的做法是通过适当的全局运动估计、补偿算法,去除全局运动,把相邻的帧序列“校正”到一个静止不变的背景上。 全局运动的估计与补偿是必须的,它对于运动目标的检测,数据流的压缩,图像的高效表征及基于内容的图像分层技术都有重要意义。 开篇中我们详细介绍了全局运动估计与补偿的系统结构、关键技术。并较为细致地探讨了各项关键技术的几种可能的实现细节。 在全局运动估计和补偿的关键技术实现中选择了一种工程上实现的全局运动估计与补偿的DSP快速算法,给出了实现原理和流程。并讨论了经过全局运动估计与补偿后的序列图像的微弱点状运动的检测问题,给出了一种三维空间的直线搜索快速算法,与传统的搜索算法相比较,在有效性和可靠性方面进行了分析。 本文还谈到了基于全局运动估计与补偿的图像运动区域分层。将视频图像空间按照全局运动模型参数的值划分为四个互不重叠的区域空间,便于下一步提取感兴趣的图像空间。 最后我们给出了全局运动估计与补偿的软实现流程图、关键技术的具体实现和PC仿真VC++的编程实现界面,以及操作方法、输入输出图像和结果分析。 本文探讨的全局运动估计与补偿以及在此基础上的微弱点目标检测和图像区域分割的技术仿真试验,输入测试序列主要是摄像机做平移运动的情况,至于更复杂的变焦、旋转等运动形式需要改进的摄像机运动模型和运动矢量计算方法来实现,是我们今后研究的探讨方向。


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