近年來,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅猛,特別是在圖像處理、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域的研究取得了許多成果。在區(qū)域安防應(yīng)用中,突然出現(xiàn)的運(yùn)動目標(biāo)以及行人入侵等事件,可能對區(qū)域的安全造成威脅。因此,針對運(yùn)動目標(biāo)以及行人的檢測在區(qū)域安防領(lǐng)域的研究具有重要的研究價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文針對當(dāng)前區(qū)域安防應(yīng)用中運(yùn)動目標(biāo)與行人檢測算法進(jìn)行深入研究,并提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。主要包括圖像預(yù)處理中的圖像分割方法,分析現(xiàn)有運(yùn)動目標(biāo)檢測和行人檢測中常用方法存在的優(yōu)缺點(diǎn),并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用要求提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法。論文主要工作和研究成果如下:1.針對現(xiàn)有的圖像分割方法存在分割精度差,丟失細(xì)節(jié)的問題,提出一種基于改進(jìn)遺傳算法的圖像分割方法。該方法利用了圖像自身像素點(diǎn)的相關(guān)信息,并結(jié)合遺傳算法,重新設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)等模塊。該算法能夠清晰地分割出目標(biāo),能夠保留足夠的特征細(xì)節(jié),有效改善了區(qū)域安防場景下目標(biāo)的分割效果得到了優(yōu)化和提升。2.針對Vibe運(yùn)動目標(biāo)檢測算法中無法快速消除“鬼影”的不足,提出一種基于圖像分割的Vibe運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。該算法利用圖像分割算法,使用到的分割閾值信息對Vibe算法中的前景點(diǎn)進(jìn)行再一次篩選,以得到符合判決條件的前景點(diǎn)... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

遺傳算法步驟圖

第一組場景下分割結(jié)果

第二章 基于改進(jìn)遺傳算法的圖像分割方法現(xiàn)樣本數(shù)量龐大的情況，上述算法將花費(fèi)大量的額外工作量以及時間去進(jìn)。本文算法的|RMR|值相比上述算法均是最優(yōu)，且相同場景下的三種環(huán)境之間的浮動基本控制在 20%以內(nèi)，體現(xiàn)了算法的魯棒性。二組場景多目標(biāo) 多目標(biāo)（暗光照） 單目標(biāo)


本文編號：3002194