2022年运动目标分割与索.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 运动目标分割与索名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 作者：日期：2 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 汕头高校工学院同学科技创新项目申 报 书项目名称：运动目标的分割和检索申 请 者：所在学院：工学院类别： 学术论文 创造制作类作品汕头高校工学院同学科技创新活动领导小组制二 OO 年月日3 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - -

2、- - 工学院同学科技创新项目申报表项目名称运动目标的分割和检索项目类别学术论文创造制作类作品讨论时间中长期（一年两年）短期（半年一年）研发一种能够实现对运动目标分割和检索的软件系统；依据摄像头猎取的视 频信息,该系统能够区分背景和运动的物体；并对提取出的运动目标,运算鲁棒 的特点点,依据提取的特点点,实现在另一图像中同样目标的检索；该系统的研 发为实现机器视觉的高级应用,如识别,供应牢靠的特点；在图像处理中的应用：视频的前后背景分割,把一个视频的前景与背景分别,这样就有利于对前景或背景的单独处理；先是背景的识别,前后背景分别后,我 们可以对所得背景进行各种处理,如背景的光线加强,背景的识别；

3、经过背景处 理后,我们可以再把前景加上去,这样我们就完成的背景的单独处理了；同样,前后背景分别后,我们也可以单独处理前景后再把前景加回去；在智能监控中的应用：我们可以对前景进行检测与监控,特殊是对运动物体 的检测与监控；在现代监控技术中的智能监控系统中,智能监控系统能在实际环 境中对人和车辆等运动目标进行实时的观看,并给出它们行为和动作的描述,这 种机器视觉系统通常包括了运动目标的检测,运动目标跟踪,目标分类以及行为项讨论意义懂得等方面；但背景建模与前后背景分别技术是这些检测技术的前提技术,特殊是背景建模,直接影响了运算机的图象处理才能；所以运算机对视频文件的前后目背景的建模与分别的才能直接影

4、响了运算机系统的视觉才能与智能监控才能；情在医学上的应用：视频前后背景建模仍能促进医学技术的进展,特殊是医学况上的检测技术；对于人体内部的病变,如不需要动手术便能检测,那对于病人对于医生都是莫大的作用；通过内窥摄像头, 把人体内部需要检测的部分拍照下来,再通过前后背景分割技术,把病变部分找出来,或找到病因；现在,这一技术仍 没能在医学界使用,是由于医学检测精度要求特别高,比一般的智能检测技术要 求高得多,而且人体内部环境复杂,处理难度大；医学检测,这个前后背景技术 使用的一个方向,而且是高难度的方向；海底探究反面 ：图像处理系统和图像技术在海洋工程、航空航天、 生物医学、通信工程、军事公安和工

5、农业等方面都有广泛的开拓和应用；特殊是海上监视、水下管道、海底探矿、水中目标如石油平台、海底沉船、坝基裂缝等的检测与识别都离不开图像技术的开发、讨论和图像处理系统的广泛应用；而支撑着水下 目标检测与识别的硬件和软件系统主要是无人水下航行器和图像处理系统；这个 项目对研发水下探究机器人供应了一个很好的信息的猎取途径；4 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 建立软件试验平台,一台PC 机,一个摄像头；基于VC+ ,C#或 C Builder结合 Opencv 的基本视频处理功能,搭建试验平台；主要是相机视频的猎取,实验软件

6、系统的建立,要求便利对算法的性能分析,并符合软件工程的基本要求；背景建模和运动目标的分割：分割出运动的目标；采纳广义高斯模型建立背景的统计模型,从而广义高斯建模：背景建模：对于像素的广义高斯分布,我们定义：其中： .是 gamma 函数, 2 是概率分布的方差；当 =2,p x: 是高斯分布；当 =1,p x: 是拉普拉斯分布；我们再定义一个峰度值 g2 其中： n 指像素点的取样样本数, 指均值；3 是一个体会数值； 如是 0,就是估量高斯分布；如是 3,就是估量拉普拉斯分布；g2 称为 kurtosis 超调量,用来表示所建立的高斯模型的相像度；由于我们这个高斯模型是估算出来的,所以用 背

7、景的提取：g2 表示这个估算的相像度；LI 表示当前帧的像素的亮度或者灰度值,LB 表示经过高斯统计分布所建成的模型的背景的亮度或者灰度值,设 p 为像素点,技术方案 就有：K 1,K 2, K 3 是门限值 其中,不确定的那部分是由于光线的变化和光影的影响；以下是用来估算 K 1,K 2,K 3 的公式依据体会： =3；该式的意思是：确定K 1,K 2,K 3 的值,从而使右式的值为最小值5 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 特点点选取算法：采纳 SIFT 算法,运算目标的特点点；同时比较同角点特点,纹理特点的不同

8、；SIFTScale Invariant Feature Transform 算子已被证明是现有局部特点提取算法 中性能最好的一种特点提取方法；SIFT 算子具有如下方面性质：图像的尺度变换及平移旋转不变性,能克服轻 微的光照变化和透射投影变换；这些特点点在空域和频域中的稳固性分布削减了非结构化环境、目标遮挡及噪声的影响；其算法的有效性使得在典型的图像中有大量的特点点能够被提取出来；更重要的是,每个特点的特点矢量均具有极高的 自我代表才能,使得在大量特点数据库中单个特点的正确匹配率仍能够保持很高的水平；这些优势为后面的目标场景的识别打下了很好的基础；由于应用了分布式的滤波方式,使得特点点检测过

9、程的复杂程度大大减低,而真正较为复杂的过 程只会在很局部的范畴内进行；以下是 SIFT 方法对一幅图像提取特点点的主要步骤：1尺度空间中极值点的选取 第一步在全部的图像尺度空间范畴内搜寻爱好点,通过检测尺度空间拉普拉 斯金字塔中全部极值点的位置得到初始关键点；实际上,由于算法简便并且结果近似的缘由,拉普拉斯金字塔可被 2关键点的精确定位DOG （Difference-of-Gaussian ）金字塔代替；对于每一个候选点,均测试并运算其空间位置、尺度参数及对比性,测试计 算的结果将作为对其稳固性的度量因素；3赐予方向性 依据特点所在局部图像块的特性赐予每个关键点一个或者多个方向；全部后 来的处

10、理过程都受到特点的方向、尺度和空间位置的约束,以这种方式来实现对 方向旋转,尺度大小和空间平移变换的不变性；4）特点点矢量构建 测量局部图像在相应尺度下的梯度分布,并将其变为对稍微光照和外形扭曲 不敏锐的描述；SIFT 算法的一个重要特性就是它能在图像中几乎全部尺度空间检测到相当 数量的特点点；检索算法： 依据提取的特点点,实现不同图像中,具有同样目标特点的区域的检 索,并赐予标定；非刚性目标的特点点选取算法：针对非刚性的运动目标（如飘动的旗子,翻动的 波浪）,开发合适的特点点选取算法,并实现相应的检索功能；基于遗传算法的非刚性体光流运动估量：假设图像平面上任一点X x , y 的亮度 E x

11、 , y 在运动过程中不发生变化,依据 Horn 与 Schunck 的光流约束方程,有y E V + Et = 0 4 式中 表示两维的空间梯度 , Et 是图像亮度的时间梯度 . 将式 1 代入式 4 , 整理 得E Vp + EM X - XP = - Et 5 6 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 1、项目可行性说 明项目进度系统能够通过相机猎取的视频,把运动物体分割出来,并且可以对该运动物 体进行检索 预期成效 实物、产品 模型 图纸 磁盘作品展现形式 现场演示 图片 录象 样品 其它（请具体说明）支出项目费用备注经费预算合计 元 设备名称用途价格是否已有现成备注的设备所需设备需求 表7 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 是否进入 CDIO 创新实践中心试验室是否主要负责人姓名性别院系班级电话其他通讯项目参与人姓名性别院系职称电话其他通讯项目组成 成员指导老师举荐看法：指导老师签名：学 院 评 审 专 家 组 审 核 意见签名：备注说明：每个项目需独立申报,一式两份；8 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 8 页