受遮挡视频中汽车目标的推测与复原

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本文研究受不规则碎片遮挡视频中汽车目标的推测与复原,该视频中每一帧图像中都没有完整汽车,但汽车的每一部分都必定在视频中的某帧图像中出现过。通过汽车目标检测,填充和拼接过程实现汽车目标的复原,进而实现汽车目标的推测。推测与复原要解决的关键问题是:根据检测得到的汽车的部分图像进行拼接得到汽车目标的完整轮廓,计算完整汽车在当前帧图像中的位置,推测完整汽车在下一帧图像中的位置。本文的主要研究内容如下:(1)因为汽车目标复原的过程中需要惯性平移,惯性平移的前提是要得到惯性平移量,惯性平移量的获得依赖汽车目标质心的计算,此时获得每一帧图像中汽车目标的部分轮廓成为关键。提出了内推和外延的填充方法实现汽车目标部分轮廓的获得。(2)得到每一帧图像中汽车目标的实轮廓,通过惯性平移,将第K-1帧图像中汽车目标平移到第K帧图像中汽车目标的位置,然后对其进行拼接,拼接之后得到的新的图像继续与下一帧图像进行拼接,直到得到汽车的完整轮廓。(3)实现汽车目标推测的依据是汽车目标运动过程中存在着惯性。树木遮挡的不规则性决定了汽车目标的推测方法不能是基于轮廓或者区域的。汽车目标的质心能够有效地反映汽车的位置信息,所以本文提出了基于质心的汽车目标推测方法:汽车目标定性推测方法和汽车目标定量推测方法。
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