運動目標的檢測是計算機視覺領域研究的熱點之一,在人機交互、智能交通、戰(zhàn)場偵查等領域應用廣泛。本文針對單獨基于顏色信息或深度信息的運動目標檢測存在的問題,圍繞深度圖超分辨率重建、基于RGB-D數(shù)據(jù)的運動目標檢測、行人計數(shù)及其軟件設計三塊展開,主要工作如下:(1)針對深度圖像存在分辨率低、空洞、噪聲等問題,設計了由RGB圖像引導,基于二階廣義總變分模型的深度圖像超分辨率重建的方法,即將重建問題轉化成最優(yōu)求解問題。首先根據(jù)深度圖的重構約束構造目標函數(shù)的數(shù)據(jù)項,然后利用RGB圖像的邊緣信息對正則化模型加權,將擴散張量引入二階廣義總變分模型,構成針對深度圖像特點的正則化模型,最后通過迭代重加權和原-對偶算法進行求解得到高分辨率深度圖。實驗結果表明本文方法能夠有效解決深度圖像分辨率低、存在空洞和噪聲的問題。(2)針對單獨基于RGB或深度信息的運動目標檢測存在的問題,設計了基于RGB-D數(shù)據(jù)的Codebook碼本算法進行運動目標檢測,利用深度信息作為碼本的第四維通道,增強了背景建模與前景檢測的準確性,并通過圖像減操作、均值濾波、閾值判斷、邏輯"與"操作等一系列的后續(xù)處理,使檢測結果邊緣清晰。實驗證明該算法克服了單獨基于顏色信息易受光照、陰影的影響或單獨基于深度信息檢測時,近距離目標無法檢測且目標邊緣噪聲大等問題。(3)在本文設計的運動目標檢測方法的基礎上,設計了一個行人計數(shù)方法..利用基于RGB-D數(shù)據(jù)的運動目標檢測算法檢測出目標區(qū)域,以該目標區(qū)域為虛擬計數(shù)器,在區(qū)域內劃分運動塊并設置虛擬線進行計數(shù)和行人運動方向判斷。利用Kinect相機實時采集了基于室內可控環(huán)境和復雜環(huán)境兩組不同視頻進行實驗驗證。(4)在VS2010軟件平臺上結合OpenCV庫和Qt工具設計了一套運動目標檢測軟件。整合論文前期的深度圖重建算法、運動目標檢測算法、行人計數(shù)方法,利用Kinect相機進行實時采集計數(shù)。檢測軟件集視頻輸入、行人計數(shù)、檢測和重建結果比較、虛擬線標定等功能為一體,方便用戶進行行人計數(shù),同時通過該檢測系統(tǒng)初步驗證了本文算法的可行性和可實現(xiàn)性。
【學位單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：TP391.41
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 超分辨率重建算法
        1.2.2 運動目標檢測技術
    1.3 本文主要工作和章節(jié)安排
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 本文章節(jié)安排
2 相關理論基礎
    2.1 深度圖像的定義
    2.2 被動測距傳感
        2.2.1 雙目視覺法原理
        2.2.2 立體匹配方法
    2.3 主動測距傳感
        2.3.1 TOF相機
        2.3.2 Kinect深度傳感器
    2.4 目標檢測基本方法
        2.4.1 光流法
        2.4.2 幀差法
        2.4.3 背景差分法
    2.5 本章小結
3 基于RGB圖像輔助的深度圖像超分辨率重建算法
    3.1 RGB圖像輔助的深度圖像超分辨率重建算法概述
    3.2 RGB圖像輔助的二階TGV深度圖像超分辨率重建
        3.2.1 問題描述
        3.2.2 算法框架
        3.2.3 小波變換取模
        3.2.4 改進的二階TGV正則項
        3.2.5 算法實現(xiàn)
    3.3 實驗與分析
        3.3.1 定性分析
        3.3.2 定量分析
    3.4 本章小結
4 基于RGB-D數(shù)據(jù)Codebook算法的運動目標檢測
    4.1 方法概述
    4.2 Codebook背景建模算法
        4.2.1 Codebook模型背景建模
        4.2.2 Codebook模型前景檢測
    4.3 基于RGB-D數(shù)據(jù)的Codebook背景建模改進算法
C&D)'>        4.3.1 改進的Codebook算法(CB_C&D)
        4.3.2 后處理
    4.4 實驗與分析
        4.4.1 實驗設置
        4.4.2 目標與背景距離相近
        4.4.3 目標與背景顏色相近
        4.4.4 光照突變
    4.5 本章小結
5 目標檢測軟件設計
    5.1 行人計數(shù)方法
        5.1.1 計數(shù)方法框架
        5.1.2 計數(shù)方法實現(xiàn)
    5.2 軟件實現(xiàn)
        5.2.1 開發(fā)工具介紹
        5.2.2 模塊設計
        5.2.3 功能與界面
    5.3 行人計數(shù)實驗
        5.3.1 行人計數(shù)功能測試
        5.3.2 實驗性能分析
    5.4 本章小結
6 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄

【參考文獻】

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1 胡良梅;段琳琳;張旭東;楊靜;;融合顏色信息與深度信息的運動目標檢測方法[J];電子與信息學報;2014年09期

2 邸維巍;張旭東;胡良梅;段琳琳;;彩色圖約束的二階廣義總變分深度圖超分辨率重建[J];中國圖象圖形學報;2014年08期

3 陳振華;周銳銳;李光偉;畢篤彥;;一種改進的高斯混合背景模型算法及仿真[J];計算機仿真;2007年11期

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本文編號：2877207