基于運動船舶視頻的背景建模算法研究.pdf

1、在智能視頻監(jiān)控、機器人視覺、視頻會議等領域，背景建模是其中的一項關鍵技術。建模結果直接影響后續(xù)的運動目標檢測、識別和跟蹤效果。因此，背景建模成為視頻序列圖像分析的基礎和關鍵部分。國內(nèi)外學者在背景建模技術上進行了理論和實際應用的研究及探討，已經(jīng)取得了一些研究成果，但仍存在許多問題。由于實際應用場景中，存在著光照變化、樹木搖晃、水面波動、自身陰影等干擾，給背景建模帶來了一定的挑戰(zhàn)。因此進行復雜環(huán)境下的背景建模算法研究是一個具有實際意義的課題

2、。
　　 本文在深入研究前人背景建模算法的基礎上，以“內(nèi)河海事智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)”項目作為實際應用背景，針對水面波動的內(nèi)河航道環(huán)境，基于運動船舶視頻序列進行背景建模算法的研究，主要研究工作如下:
　　 1、首先分析了基于運動船舶視頻建立背景模型存在的難點，然后闡述了國內(nèi)外背景建模算法的研究現(xiàn)狀，在此基礎上指出常用的背景建模算法在實際應用中的優(yōu)點和存在的不足。
　　 2、針對水面波動的復雜內(nèi)河航道環(huán)境，研究了以像

3、素值為特征的建模算法，選擇對水波擾動有一定適應性的混合高斯模型算法、像素歸類模型算法、碼本模型算法、ViBe算法，研究算法的基本原理、建立背景模型和模型更新過程?？紤]不同的實際場景:背景存在擾動、目標運動緩慢、初始幀含有運動目標、光照突變的情況下，對比分析四種背景模型算法的適應性和魯棒性，綜述不同模型算法的優(yōu)勢和不足。
　　 3、對研究的四種算法提取得到的初始運動目標進行形態(tài)學處理，比較處理前和處理后的不同結果。在混合高斯模型算