序列圖像運動估計、目標檢測及分層技術.pdf

1、在圖像處理中,我們通常是通過攝像機獲得原始的視頻序列圖像的.很多情況下攝像機安裝在運動平臺上,為了更好地捕捉圖像,攝像機本身也要在全空間范圍內做掃描運動.這樣一來,固定的背景物體會在圖像平面上顯示出一種全局的二維運動,這就是圖像背景的全局運動.全局運動對動目標檢測帶來了較大的負面影響,增加了圖像處理的復雜度.通常的做法是通過適當?shù)娜诌\動估計、補償算法,去除全局運動,把相鄰的幀序列"校正"到一個靜止不變的背景上.全局運動的估計與補償是必

2、須的,它對于運動目標的檢測,數(shù)據(jù)流的壓縮,圖像的高效表征及基于內容的圖像分層技術都有重要意義.開篇中我們詳細介紹了全局運動估計與補償?shù)南到y(tǒng)結構、關鍵技術.并較為細致地探討了各項關鍵技術的幾種可能的實現(xiàn)細節(jié).在全局運動估計和補償?shù)年P鍵技術實現(xiàn)中選擇了一種工程上實現(xiàn)的全局運動估計與補償?shù)腄SP快速算法,給出了實現(xiàn)原理和流程.并討論了經(jīng)過全局運動估計與補償后的序列圖像的微弱點狀運動的檢測問題,給出了一種三維空間的直線搜索快速算法,與傳統(tǒng)的搜索

3、算法相比較,在有效性和可靠性方面進行了分析.該文還談到了基于全局運動估計與補償?shù)膱D像運動區(qū)域分層.將視頻圖像空間按照全局運動模型參數(shù)的值劃分為四個互不重疊的區(qū)域空間,便于下一步提取感興趣的圖像空間.最后我們給出了全局運動估計與補償?shù)能泴崿F(xiàn)流程圖、關鍵技術的具體實現(xiàn)和PC仿真VC++的編程實現(xiàn)界面,以及操作方法、輸入輸出圖像和結果分析.該文探討的全局運動估計與補償以及在此基礎上的微弱點目標檢測和圖像區(qū)域分割的技術仿真試驗,輸入測試序列主要