硕士论文-运动分割的改进算法及其在智能交通系统中的应用

华南理工大学硕士学位论文运动分割的改进算法及其在智能交通系统中的应用姓名：李颖雄申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：孙季丰20040601运动分割的改进算法及其在智能交通系统中的应用作者：李颖雄学位授予单位：华南理工大学相似文献(8条)1.期刊论文汤庆阳.陆佩忠视频图像序列运动参数估计与动态拼接-计算机科学2004,31(6)本文采用多重分层叠代算法来估计全局运动参数,并提出应用于动态拼接的运动分割新方法,实现既有摄像机运动又有物体运动的视频图像序列自动拼接.我们的方法基本步骤如下:首先进行全局运动参数的初始估计,并且在分层叠代过程中进行区域分类,得到初始运动模板.接着空间分割原始图像,先根据图像的空间属性由底向上分层合并图像空间区域,再利用视频图像时间属性进一步向上合并,得到图像空间分割结果.然后结合初始运动模板和图像空间分割结果,采用区域分类新方法重新对图像空间分割结果的每个区域进行分类.然后根据分类结果逐步精确求解全局运动参数.最后进行图像合成,得到全景拼接图像.我们的方法利用了多重分层叠代的优点,并且充分考虑到视频图像空间和时间上的属性,实现了运动物体和覆盖背景的精确分割,避免了遮挡问题对全局运动参数估计精度的影响.而且在图像合成时我们解决了拼接图可能产生模糊或某些区域不连续等问题.实验结果表明我们的方法实现了劝态视频图像序列高质量的全景拼接.2.学位论文郭慧敏时空联合的运动分割算法研究2007本文提出一种时空联合的视频图像运动目标分割方法，重点研究了基于核密度估计的非监督聚类方法——均值漂移算法。从改善标准均值漂移分割入手，在此基础上结合光流计算和运动分析。主要工作包括：①研究了均值漂移聚类算法的一些基本问题，对其在样本分类、图象分割、目标跟踪等领域的应用也进行了多组比较和实验。我们首次将均值漂移其应用于彩色图象边缘提取。目前图像处理领域越来越多地需要处理彩色图像，获得目标的边缘信息对后续处理非常重要。而通常提出的一些彩色图像边缘提取方法通常耗时且对噪声不够鲁棒。我们提出了一种利用梯度爬山的均值漂移进行彩色图像边缘提取算法。②针对标准均值漂移分割运行速度慢，不适合于实时处理的问题，提出了一种基于新的迭代策略和特征空间重采样的快速算法。对高斯分布情况下新的迭代策略与标准算法的样本收敛速度进行了理论上的分析和比较。我们的算法，主要包括两个步骤：(1)对原始的样本集进行特征空间重采样，用样本子集中心和集合大小作为样本分布的近似描述(2)在重采样数据集合上进行基于新的迭代策略的均值漂移。实验表明，本算法将标准均值漂移算法提高了两个数量级，并保持了满意的分割效果，是一种非常实用的聚类算法。适合于推广到高维空间中的应用。③提出了一种基于联合域的快速均值漂移的运动目标分割算法。时空联合聚类，不仅考虑颜色、运动等，还考虑了区域在时空上的一致性。相对于分级均值漂移，我们的快速均值漂移有更大的速度优势；另一方面由于考虑了空间信息，增强了分割的鲁棒性。本文提出的运动目标分割算法速度快，无需经过边缘修正等即可获得较精确的运动目标。在全局运动估计方面，采用简化的3参数全局运动模型来建模摄像机运动，并依靠递归最小二乘估计法ILSE来计算运动模型的3个参数。3.学位论文贺玉文全局运动估计算法研究及其在视频编码中的应用2000在基于内容检索中主要是提供视频中的运动信息用于检索,如运动轨迹和运动事件的各种属性等,有关运动信息的描述在正在制定的多媒体描述接口标准MPEG-7的标准草案中有明确定义,可见运动信息是基于内容检索的重要部分,过去基于内容检索研究主要都集中在颜色、纹理、形状等方面,将运动信息用于分类和检索的研究不多.该文通过对视频中的运动场研究,能够很好地提取这些运动信息,为以上重要应用做准备.全局运动估计算法研究:主要针对MPEG-4中全局运动估计算法进行改进,sprite编码实现:为了在MPEG-4视频编码标准中加入我们的全局运动估计算法,运动估计算法在编码中的性能是运动估计算法的一个重要参考,所以sprite编码的实现是必要的.基于运动区域的跟踪算法研究:这是一种基于运动场模型的跟踪方法,实现了基于仿射模型和平面透视模型的跟踪算法,在算法中采用了前面我们提出的全局运动估计方法,研究了仿射模型和平面透视模型在运动跟踪中的应用,这可以应用于MPEG-7中提取运动视频中的运动信息和运动分割等应用中.4.期刊论文贺玉文.杨士强.钟玉琢全局运动估计中特征点选取和鲁棒性分析-计算机学报2001,24(3)文中研究了全局运动估计中的关键问题，提出全局运动估计中有关特征点选取和计算中的鲁棒性分析等问题的解决方法，提高了全局运动估计计算的整体性能.全局运动估计用途非常广泛，如它可以应用于sprite编码、基于运动分割、虚拟现实和全景图生成等领域中.但是由于全局运动估计计算量大，噪声多等因素使得它很难在实时应用中使用.为了使计算速度和估计精度能够很好结合，文中提出了适合全局运动估计的特征点选取准则和鲁棒性分析方法，选取特征点进行计算可以减少计算量，提高运算速度；而在计算中引入鲁棒性分析方法可以抑制噪声影响，保证计算精度，因此这两者的结合就可以很好地解决快速全局运动估计问题.从实验结果来看该文方法是有效的，对全局运动估计的改进是明显的，速度提高而精度也可以得到保证.5.学位论文曾庆渝视频分割算法研究及实践2005视频分割技术在图像处理,计算机视觉领域有很广泛的应用.分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义.但是视频分割技术一直是计算机视觉及多媒体应用中最困难的问题之一.虽然国内外的学者们提出了许多分割方法,但至今为止还没有一种是通用的、可靠的自动分割算法.本文提出了基于背景的彩色区域帧差法.该方法对于背景有连续、明显运动的视频序列,应用较为成功.本文的算法也是一种时域、空域联合的视频分割方法.其涉及到了计算机视觉技术的多个方面,包括静止图像分割、摄像机模型、图像匹配、块运动估计、背景图提取、运动目标提取等领域.在空域上,用基于平均偏移算法的色彩空间分割法对视频序列每一帧图像进行分割.在本文所使用的色彩空间中,序列的每帧图像可以被很好地分割为不同颜色的彩色区域.这些彩色区域记录了图像分割的最基础信息.在时域上,引入全局运动估计和背景图的信息,对视频序列做分割.时域分割后的区域更多地反映了图像的时间特性,给出了明显的运动信息.本文详细论述了此方法的基本原理,做了理论推导,并用计算机模拟验证了所得的理论结果.6.学位论文郑世友动态场景图像序列中运动目标检测与跟踪2005动态场景图像序列是指具有因摄像机运动引起的背景图像运动的图像序列，检测和跟踪其中的运动目标是计算机视觉领域中基础的、富有挑战性的课题之一，在现代工业、国防和空间技术等领域有着广阔的应用前景。它不仅仅局限于某个特定问题，而是跨越计算机科学、光学、数学、认知科学以及控制科学等，对它展开研究具有重要的实践意义和理论价值。但是迄今为止这个课题仍然存在许多问题没有解决，特别是当背景较复杂时问题将变得更加困难。本论文研究的目的是试图将多分辨率分析、分层思想、知识应用、预测判断以及反馈推理等人类视觉常用的方法引入到本课题的研究中，寻求本课题一些关键问题的高效和准确的解决方法。本论文主要对全局运动估计和补偿、图像序列稳定、遮挡问题处理、轨迹预测、运动目标区域提取、目标检测和跟踪等进行了研究，并且获得了一些有意义的成果。本论文的主要创新性工作如下：1．给出了信号错位相似的概念、类四叉树结构的图像划分方法以及图像相似的判断方法。通过这些处理将运动估计过程中复杂的二维图像运算转化为一维投影信号进行处理，有效的降低了计算负荷。2．给出了一种基于信号相似的图像序列帧间全局运动估计方法。该法使用一种新的类四叉树结构划分图像，通过逐渐聚焦以分割出满足独特性要求的图像参照结构，从而将参照结构的选择和图像的粗匹配集成起来，使参照结构的选择过程不依赖于图像分割的结果，避免了额外开销。3．给出了一种基于场景图像参考点3D位置恢复的全局运动补偿方法。该法首先引入了一种层次化的运动模型以及基于它的运动分割方法；然后利用各个层次的运动参数来估计对应这些层的投影矩阵，并且计算各运动层次的参考点在某个层的投影矩阵下的3D位置，根据同一景物在不同帧中参考点位置恢复值的变化特性来判别背景对应的运动层次和运动目标对应的运动层次，从而补偿全局运动和分割运动目标。4．给出了一种基于仿射不变量的运动目标遮挡检测和跟踪方法。该法首先给出了仿射不变量向量的构造方法，以及基于它的遮挡判决准则；然后结合被跟踪目标的先验知识，详细讨论了一种轨迹线以及遮挡区域的预测方法；并在其基础上修正依赖于仿射不变量向量的运动目标遮挡判决准则。5．给出一种提取图像序列中运动目标区域的新方法。该法首先对图像序列进行差分；在对差分结果图像的直方图进行分析基础上，自动选择域值对差分图像进行二值化；其次为了克服摄像头抖动和背景抖动，采用对称差分和邻域滤波对运动目标进行定位；最后通过投影算法提取运动目标区域，并采取了杂块去除和区域合并，使所提取的运动目标区域更为准确和连续。6．给出了一种基于小波提升框架的运动目标检测算法。首先，利用小波提升框架可以在时空域直接设计的优点，提出了类差分图像的概念，并在变换基础上结合图像序列的运动信息来估计目标可能存在的区域：其次，利用提升框架运算量小的优点和小波多分辨率特性减少匹配运算量，同时充分利用并行处理来提高计算速度；最后，给出新的模板获取和更新规则来跟踪目标在运动中的形变。7.会议论文马强.罗喜伶空基交通监视系统中的运动目标检测方法研究2008空基交通视频环境复杂、背景运动、有多运动目标特点，给空基监视中的运动检测带来了一定困难。本文提出了一种基于运动分割和金字塔光流的运动目标检测方法，先利用空基平台的运动特点进行全局运动估计，分割出运动区域，再通过改进的金字塔光流法、阴影检测滤除伪目标从而检测出运动目标。实验表明，该方法较好地满足了空基交通监视对实时性、准确性的要求。8.学位论文李毅多尺度数学形态学及其在图象处理和运动分析中的应用1999该文讨论了多尺度数学形态学及其相对于某些重要信号特征和形态滤波器的尺度空间特性.这种尺度空间特性所保证的严格或半严格的因果性(Causality)对层次化处理枢架理论上的合理性和工程上的有效性是极为重要的.在此基础上,作者集中讨论了这种层次化处理枢架在运动分析和参数化的目标识别方面几个问题中的应用,具体地说是:1、讨论了多尺度梯度水线变换的尺度空间特性,并提出了一种层化变换来建立一个严格的区域尺度空间,随后将这一变换扩展到多种图像测度上,从而建立了一个对很多视觉问题适用的层次化区域特征计算枢架;2、提出了一种基于形状变化平滑性和可预测性假设来进行光流场估计的区域化跟踪和匹配方法,与传统的基于亮度或其他非尺度化特征的方法相比,这个方法在鲁棒性、结果的合理性和效率上有一定优势;3、提出了一种以多尺度梯度水线作为结构化特征点的鲁棒性全局运动估计方法,这个方法在克服模型噪声和效率方面表现出较大的优势,并在视频稳定和视频序列压缩应用中得到了较好的结果;4、提出了一种基于多特征区域增长和空间拓扑约束的多运动估计和目标合成方法,这个方法除了具有鲁棒和高效的特点之外,还能够在一定程度上解决运动分割中的遮挡和形变等较困难的问题.基于这个方法作者提出了一个半自动鲁棒性视频序列分割枢架;5、讨论了2维形状相似性形态膨胀尺度上的因果性,并将这一结果应用在人体姿势识别上,以降低这个问题在参数维数上的复杂度,并提高解的可靠性.引证文献(2条)1.王蕴泽嵌入式系统中视频运动对象分割技术的研究与实现[学位论文]硕士20062.王成清基于特征光流和卡尔曼滤波的运动车辆跟踪的方法[学位论文]硕士2005本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：80a99e8f-47b5-4ac8-a2b2-