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基于图像序列的运动小目标检测

蔡晓钧  
【摘要】:近年来,图像序列的运动目标检测问题一直是国内外学者研究的热点。对于序列图像的小目标检测,图像背景抑制是一个难点,也是一个重点。对于背景变化平缓的图像,通常我们都可以直接利用单帧的图像信息,进行背景估计、背景对消,并且可以得到很好的背景抑制效果。但是实际获取图像序列中,因为成像设备载体的非规则运动,导致目标所处背景的运动,这样在目标检测之前,对全局运动进行补偿成为必要。本文中,提出了改进的MDRHT背景运动估计方法CB-MDHT,它的思想来源于MDRHT,在边界图像的局部采用遍历方式对图像进行对应的边界点对的搜索、得到图像帧间位移估计的最佳值。实验证明,这种方法对于估计大位移运动有速度快、准确率高的特点。同时,在序列图像的目标检测阶段,根据此时所得到的图背景抑制图像的特点,充分利用小目标的运动特性,借鉴邻域判决的运动小目标检测技术,给出了小目标的运动轨迹,从而达到了小目标的检测目的。 全文共分为五章,具体内容安排如下: 第一章为绪论,简要地讨论了研究小目标检测问题的重要性、必要性以及本文中所要解决的问题的特点,并对本文的研究内容进行了简单地介绍。 第二章中给出了背景变化比较平缓时的运动小目标检测方法,此时重点讨论了背景抑制方法,同时指出背景为复杂运动背景时直接进行单帧图像进行背景估计、背景抑制是不可行的。 第三章介绍了背景为复杂运动背景时小目标检测方法。重点关注了背景的运动估计(也就是全局运动估计)方法,提出了改进的运动估计算法—CB-MDHT;然后利用得到的背景抑制图像中的目标点的特点,剔除孤立强噪声点。同时,还对其他的一些背景抑制方法进行了一些讨论。 第四章简单描述了基于图像序列的运动小目标检测技术。根据目标运动的连续性和规则性,借鉴邻域判决的运动小目标检测技术,给出了小目标的运动轨迹。 第五章是结束语。总结了本文的主要工作,分析了研究工作中存在的不足,并对课题的后续工作进行了展望。


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