基于帧间差分法的彩色视频背景提取

LANZHOUUNIVERSITYOFTECHNOLOGY毕业论文题目基于帧间差分法的彩色视频背景提取学生姓名学号专业班级通信工程一班指导教师学院计算机与通信工程答辩日期兰州理工大学毕业论文摘要在智能交通系统（ITS）中，提取车辆状况的运行信息，运动目标的提取能够正确、实时地记录道路上车辆行驶情况，从而可以极大地提高排障效率，使道路迅速畅通。所以车辆的实时、有效检测在智能交通系统中很重要。帧间差分法是实现视频检测的方法之一，该方法采用基于像素级和帧级的多级自适应背景更新策略，能够克服光线缓慢变化和剧烈变化对背景的影响，并及时消除由于物体移入和移除产生的鬼影。实验结果表明，利用帧间差分法提取的背景清晰可见。基本上能满足任务要求。在本文中，本人做了如下工作：查阅相关资料，了解论文所要求的工作，向指导老师请教，然后自己组织论文的整个框架，从编程到截图等整个工作，完成论文的要求。关键词：运动目标；帧间差分；背景提取；图形滤波；图像二值化兰州理工大学毕业论文基于帧间差分法的彩色视频背景提取Basedoninter-framedifferencemethodtoextractthebackgroundcolorvideo马晓洁(maxiaojie)09250136兰州理工大学毕业论文ABSTRACTIntheIntelligentTransportationSystems(ITS),theextractionofvehicleconditiontherunninginformationof,movingtarget'sextractionofabletocorrectly,real-timegroundrecordingroadvehiclesbeingdrivenonsituation,thusyoucangreatlyimproveplatoonobstacleefficiency,sothatroadsrapidlyunimpeded.Therefore,real-timevehicle,effectivedetectioninintelligenttransportationsystemisveryimportant.Inter-framedifferencemethodisoneofthewaystoachievevideodetection,themethodbasedonthepixellevelandframe-levelmulti-stageadaptivebackgroundupdatingstrategytoovercometheslowchangesanddramaticchangesinthelightaffectsthebackground,andpromptlyeliminatetheobjectsintoandremovingghosting.Experimentalresultsshowthatusinginter-framedifferencemethodtoextractthebackgroundclearlyvisible.Canbasicallymeetthemissionrequirements.Inthisarticle,Imadethefollowingtasks:accesstorelevantinformation,understandthepaperworkrequiredtoasktheinstructor,andthenorganizethemselvesentireframeworkpapers,etc.fromprogrammingtocapturetheentireworktocompletethethesisrequirement.Keywords:Movingtarget;interframedifference;backgroundextraction,graphicsfiltering,binarization.兰州理工大学毕业论文目录第1章绪论......................................................................................................................................1第二章基于帧间差分法的背景提取算法研究..............................................................................42.1简介......................................................................................................................................42.2二帧差法..............................................................................................................................42.3三帧差法..............................................................................................................................5第三章图像的预处理......................................................................................................................83.1帧图像的提取......................................................................................................................83.2图像的灰度化处理..............................................................................................................93.3图像的滤波........................................................................................................................123.4图像的双精度处理............................................................................................................14第四章背景的提取........................................................................................................................164.1帧差法处理图像................................................................................................................164.2二值图像............................................................................................................................174.3背景的提取........................................................................................................................20第五章结论....................................................................................................................................23参考文献............................................................................................................................................24附录....................................................................................................................................................26致谢....................................................................................................................................................40兰州理工大学毕业论文1第1章绪论在当下社会，交通安全是每个人关注的问题，而在智能交通系统中，提取车辆状况的运行信息，进行运动车辆的有效检测，是车辆的行为分析和进行识别的前提，在交通视频监控中利用检测得到的信息，是对目前路况的全面而准确地描述，然后根据统计算出的各路段的数据，如车流量、车型、车速、车流迷度、排队长度、占有率，还可以检测事故突发等。人们可以据此对交通运输进行整体规划，例如调整路口红绿灯开启时间等，从而减轻交通堵塞、改善交通环境、提高道路的利用率、降低交通事故频发率等。并且正确、实时地记录道路上车辆行驶情况，如违规超车、车辆相撞等等，对发生的交通事故能进行快速反应，从而可以极大地提高排障效率，使道路迅速畅通，并为处理交通事故提供了有利的证据。所以，车辆的实时、有效检测是智能交通系统的核心内容和关键技术。提取车辆状况的运行信息，进行运动车辆的有效检测，是车辆的行为分析和进行识别的前提，在这样的研究背景下，本文的研究目的是在交通视频监控中利用检测得到的信息，对目前路况的全面而准确地描述，然后根据统计算出的各路段的数据，如车流量、车型、车速、车流密度、排队长度、占有率，还可以检测事故突发等。而实现视频检测的方法有很多种，但是，在多目标复杂场景中如何实现背景和前景的有效分割是个难题。背景图像的获取最简单的方法是在场景没有运动目标的情况下进行，但在实际应用中无法满足这种要求，所以需要在场景中存在运动目标的情况下获得背景图像。智能交通中的监视系统主要是对场景中的车辆进行检测、跟踪和行为分析，车辆检测基本上是以动态图像处理技术为基础的，即对车辆移动时得到的连续图像进行分析[1]，由于是户外场景，下雨、下雪、刮风引起的树木摇动或者恶劣天气等会在画面上产生各种噪声，另外光照条件的不同也会导致图像发生变化，还有影子的影响，以及移动车辆的一部分被遮挡等因素，这些都使得目标的提取变得更加困难。针对目前公路交通视频监控系统研究方面存在的难题，本文在前人研究的基础上，以采集的视频图像序列为研究对象，对视频图像中的关键技术进行深入的研究，重点分析和讨论如何利用帧间差分在智能交通系统中，提取车辆状况的运行信息，进行运动车辆的有效检测，是车辆的行为分析和进行识别的前提，在交