基于图像的目标检测算法研究

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目标检测是图像处理中的重要研究课题,它决定着最终的图像分析和图像理解的结果和质量。正是由于目标检测的重要性,国内外许多学者对其展开了大量的研究,提出了各种各样不同的检测算法,但这些算法大都是针对具体研究对象的,至今还没有通用的理论提出,因此人们仍然在不断地探索新的检测算法和理论。首先,对静态图像分割算法进行了研究,针对谱聚类算法运行所需的内存空间和运算量大的特点,提出一种考虑概率因素的随机抽样谱聚类算法。该算法先根据图像的灰度值和空间距离构造了一种相似度函数,得到基于图的灰度值的相似度矩阵,将图像分割转化为图论最小割问题,然后运用谱聚类算法进行分割。在具体实施时,为了减少背景噪声对分割结果的影响,可以有选择的对图像进行滤波预处理。结果表明,算法稳定性好,相对现有算法,分割效果得到改善。其次,针对单摄像机静态复杂背景下运动目标检测问题,研究了混合高斯模型,帧间差分法,背景差分法以及统计平均法背景模型和混合高斯分布背景模型,针对这些模型的优缺点,在其理论基础上提出了中位数模型对每一个位置处的背景值进行估计。再利用背景差分法对每一帧中运动目标进行提取,由于计算出来的背景值是真实背景的估计值,且视频每帧中的背景是真实背景的一个样本,所以利用背景差分法得到的二值图像中,其背景部分存在噪音,为此,利用提取连通分量等形态学处理方法,对其进行去噪,得到每一帧中运动目标所在区域,进而检测出运动目标。实验结果表明,算法运算量小,检测效果好。
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