视频监控系统中运动目标检测算法的研究

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1、摘要摘要视频监控是计算机视觉、模式识别以及人工智能等领域的一个重要的研究内容，在安全监控、智能交通、军事导航等方面有着广泛的应用前景。运动目标检测技术是视频监控系统中一个重要组成部分，其检测结果直接影响着后续的目标定位、识别和跟踪以及运动行为的理解和描述。国内外大批学者投身于该领域的研究和探索，并取得了大量的成果。本文是在这些成果的基础上，对视频监控系统中运动目标检测算法进行了研究。本文首先对数字图像处理的基础知识进行了介绍，并根据实际情况，针对噪声滤波、颜色空问的选择与变换、图像边缘检测和数学形态学处理等常用方法进行了对比验证，为运动目标检测与阴影抑制算法的研究奠定了基础。在运动目标检测

2、方面，针对背景差分法，对常用的背景建模方法进行了分析研究，，f提H{了一种基于关键帧采样机制的核密度估计背景建模算法。利用间隔视频序列的平均背景埘样本进行预处理，并根据相似性原理，从中提取具有关键背景信息的样本建立背景模型。采用阈值分割，将灰度图像转化成黑白二值图像，再对目标粗糙的边缘轮廓进}r数学形态学滤波以去除背景噪声，提取出目标轮廓。同时引入定时全样本更新和实时选择性更新相结合的更新策略，实现了背景的自适应更新。该算法具有运行速度快，检测精度高的优点，较好地解决了运动目标检测系统中背景模型的建立、更新、背景扰动、外界光照变化等I’uJ题。在运动阴影抑制方面，阴影抑制算法直接影响着运动

3、目标检测的准确性和完整性，目fj订的阴影检测算法大多是基于阴影光学属性的，虽然该算法实现简单，但是主要是针埘阴影的某一特性展开的，不具通用性。本文在对阴影检测算法分析的基础上，将基于几何模型和阴影属性的方法结合起来，提出了一种基于8方向Sobel算子和高斯核密度聚类的阴影消除方法。首先对运动区域进行阴影存在性判定，对带有阴影的图像利用8方向Sobel算子提取边缘，并通过数学形态学处理获得粗略的阴影区域。然后在此基础卜，利Hj阴影区域相对于背景的亮度增益波动很小的特点，运用高斯核密度聚类算法检测出I刿影，从而实现运动目标与阴影的完整分割。在实际应用方面，针对ITS设计了一种运动车辆检测系统。

4、介绍了系统的设计思想和设备组成，并根据实际情况进行了模块化设计，包括模块的工作原理和系统设计流程。总之，本文通过对运动目标检测问题进行了深入分析和研究，对该问题提出了自己的解决方法。并且对这些方法作了实验，实验结果表明，本文提出的运动目标检测算法能够快速完整的检测出运动区域，同时在很大程度上了抑制噪声和背景区域的变化；而鉴于8方向Sobel算子和高斯核密度聚类的阴影检测方法，能有效的抑制运动目标的阴影。关键词：视频jl}f控，运动目标检测，核密度估计，关键帧采样，8方向Sobel算子AbstractVideosurveillancesystemiSacrucialissueinthefie

5、ldofcomputervision,patternrecognitionandartificialintelligence，andithasbroadapplicationforegroundforsafetymonitoring，intelligenttransportationandmilitarynavigation．Movingobjectdetectiontechniqueisanimportantcomponentofvideosurveillancesystem，itsdetectionresultsdirectlyaffectlattertargetlocation，id

6、entificationandtracking，aswellascomprehensionanddescriptionofmovementbehavior．Largenumbersofresearchersdevotedthemselvesintheareaandhavealreadyachievedmanyprogresses．Thedissertationstudiedmovingobjectdetectionalgorithmofvideosurveillancesystembasedonthecurrentconclusion．Thispaperfirstintroducesbas

7、icknowledgeofdigitalimageprocessing，andaccordingtotheactualcondition，contrastverificationseveralnormalimageprocessingmethods，suchasnoisefiltering，colorspaceselectionandtransformation，imageedgedetection，andmathema