基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、伴隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，車輛迅速增多，交通壓力日益增大，如何改善交通狀況成為各國(guó)的重要問(wèn)題。智能交通系統(tǒng)在這種背景下得以迅速發(fā)展?；谝曨l的智能交通系統(tǒng)中，圖像處理技術(shù)是利用數(shù)字圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相結(jié)合的方法，獲得智能交通系統(tǒng)所需要的信息。運(yùn)動(dòng)車輛的提取和檢測(cè)是基于視頻的智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位，直接影響到后續(xù)一些工作的難易程度和準(zhǔn)確度。本文針對(duì)目前車輛提取和檢測(cè)中存在的幾個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題分別進(jìn)行了研究。

2、>　　 1、本文所采用的運(yùn)動(dòng)車輛提取算法是基于背景差分法，因此背景的精確度將會(huì)影響到我們運(yùn)動(dòng)車輛提取的精度。首先，對(duì)基于像素灰度出現(xiàn)頻率的最大值建立背景的算法進(jìn)行改進(jìn)，建立初始背景。通過(guò)改進(jìn)算法建立初始背景，有效地消除均值背景中的模糊問(wèn)題、解決了把運(yùn)動(dòng)速度緩慢的物體誤判為背景的問(wèn)題，較之改進(jìn)前算法，也大大減少了運(yùn)算量。
　　 2、為了使背景能夠反映交通環(huán)境和自然環(huán)境的變化，必須對(duì)背景進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。接著，本文采用一種基于對(duì)稱差分

3、的自適應(yīng)背景更新算法對(duì)背景進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。該算法先通過(guò)對(duì)稱差分把背景圖像分為運(yùn)動(dòng)車輛區(qū)域和背景區(qū)域兩部分，對(duì)背景區(qū)域進(jìn)行修正，然后對(duì)修正后的背景和當(dāng)前幀加權(quán)平均。最后根據(jù)平均光照變化幅度來(lái)決定是否對(duì)修正后的背景、下一幀和平均光照變化幅度進(jìn)行加權(quán)平均，得到更新的背景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法更新出來(lái)的背景確實(shí)能夠反映環(huán)境的變化，如光照突變等，為準(zhǔn)確提取運(yùn)動(dòng)車輛提供了保障。
　　 3、在車輛提取章節(jié)中，對(duì)影響車輛提取的一些因素(漏檢、噪聲