基于視頻圖像處理的車輛檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems)簡稱ITS，是當前計算機視覺領域研究和關注的重點。在ITS中，車輛檢測和車輛跟蹤是智能交通系統(tǒng)的基礎。隨著計算機科學技術的發(fā)展與進步，出現(xiàn)了很多與車輛檢測和跟蹤相關的算法。
　　本文針對車輛檢測與跟蹤算法中存在的缺點和不足進行比較分析，在以下三個方面做出研究：
　?。?）針對車輛檢測過程中存在的背景更新問題，本文基于背景差分算法提出一種固定窗

2、口的背景圖像更新算法用于運動車輛的檢測。該方法首先為每一個像素點建立固定窗口來減小背景更新的計算量；其次，通過控制窗口長度來滿足算法的實時更新問題；最后將當前幀圖像與獲取的背景圖像采用背景差分算法進行車輛檢測，經實驗數(shù)據(jù)驗證，采用該方法能夠檢測到較為完整的運動車輛。
　?。?）針對運動車輛區(qū)域內的陰影消除問題，本文基于灰度圖像，提出一種基于改進的自動標記與OSTU雙閾值灰度增強算法相結合的車輛陰影去除方法。該方法首先通過像素點壓縮

3、和釋放的方式對自動標記算法進行改進；其次，對OSTU雙閾值圖像分割后的分割區(qū)域進行不同程度的灰度增強；最后，使用背景差分算法進行陰影消除，最終獲得不含陰影的車輛。該方法與常用的幾種陰影消除算法相比，陰影消除效果較好。
　?。?）針對車輛跟蹤與車速估計問題，本文提出一種基于質心特征提取的車輛跟蹤算法。算法以鏈碼差為前提進行遮擋車輛的分離，對于后續(xù)獲得的前景掩碼，文中選擇采用質心特征提取實現(xiàn)運動目標跟蹤，隨后將文獻中已有的兩種車速估計