视频监控系统中的运动目标检测算法研究

计算机智能视频监控是在不需要人为干预情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。 运动目标检测是实现视频智能监控的一个重要部分,它是计算机安全监控、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索等视频分析和处理应用的关键步骤。为了能够提高监控系统的识别能力,完成复杂背景下的目标跟踪,要求运动目标检测算法要比较完善;同时,为了提高跟踪的响应速度和跟踪精度,又要求在电视扫描周期内完成大量图像数据的实时处理,这就要求运动目标检测算法要简单有效并适合于硬件实现。 目前,运动目标检测在理论上和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的的研究和探索,并且取得了大量的成果。本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的运动目标检测进行研究。主要进行的工作如下:整理总结了国内外关于运动目标检测的研究成果,并在此基础上设计并实现了一个运动目标检测系统。 (1)采用了自适应中值滤波算法对图象进行预处理,去除噪声。 (2)提出了一个抑制光强变化的运动目标检测算法,该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照突变的问题。 (3)对分割出来的运动目标合理地去除了阴影部分。 实验表明,本文介绍的视频监控系统中的运动目标检测方法速度快,适合应用在实时系统中,适应性和抗干扰能力强,识别率较高,能够在实际视觉系统中进行应用。