群体异常监测系统中特征点的提取与优化研究

针对公共场合安全监控等方面的应用需求,论文研究并设计实现了一个人群突发异常行为的监测系统。目前应用的大多数系统主要是对运动对象进行监测和跟踪。为提高监测的精确度,提升监测效率,在监测过程中通过对特征点进行判断处理会得到更好的效果。所以在样本中选取合适、准确的特征点是关键。论文主要从某一范围内高度唯一性和处于运动前景区域的并具有良好运动属性的特征点两方面进行判断选取。根据判定条件,依据Harris特征点提取算法对特征点进行初步提取,再通过混合高斯背景建模算法对特征点进行进一步的筛选。

基于Codebook的运动补偿内插方法

为提高帧率转换的有效性,提出一种基于Codebook的视频运动补偿内插方法。该方法应用传统块匹配方法得到运动矢量,利用Codebook模型实现背景区域和前景区域的分割并对前景区域的运动矢量进行可变块处理,同时使用块合并算法保证前景区域物体边缘结构信息的完整性,通过矢量中值滤波器和矢量平滑对前景区域进行处理以消除重影现象和方块效应。实验结果表明,与线性插帧、矢量中值滤波、轻决策运动估计方法相比,该方法能得到更加精确和鲁棒的前景区域,满足人们对视觉效果的高质量需求。