嵌入式設(shè)備的圖像前景提取技術(shù)研究的中期報(bào)告

嵌入式設(shè)備的圖像前景提取技術(shù)研究的中期報(bào)告前言本報(bào)告是嵌入式設(shè)備的圖像前景提取技術(shù)研究項(xiàng)目的中期報(bào)告。本項(xiàng)目的目的是在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效的圖像前景提取算法，為實(shí)時(shí)視頻應(yīng)用提供支持。本報(bào)告介紹了本項(xiàng)目的研究背景、研究現(xiàn)狀、研究方法、進(jìn)展情況、下一步工作計(jì)劃等方面的內(nèi)容。一、研究背景圖像前景提取是很多實(shí)時(shí)視頻應(yīng)用的重要技術(shù)，如智能監(jiān)控、人機(jī)交互、自動(dòng)駕駛等。傳統(tǒng)的圖像前景提取算法主要采用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或者傳統(tǒng)的濾波方法，這些算法的缺點(diǎn)是計(jì)算量大、處理速度慢，并且對(duì)光照、背景、噪聲等方面的容錯(cuò)性較低。因此，在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效的圖像前景提取算法，是一個(gè)具有重大意義的研究課題。二、研究現(xiàn)狀目前，圖像前景提取算法主要分為基于背景建模和基于運(yùn)動(dòng)檢測兩類?；诒尘敖５乃惴ㄊ峭ㄟ^對(duì)場景背景進(jìn)行建模和分析，識(shí)別出圖像中與背景不同的部分。這類算法可以有效地處理靜態(tài)背景和單一運(yùn)動(dòng)物體的場景，但是對(duì)于復(fù)雜的場景或多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體的場景，這類算法的效果并不理想?；谶\(yùn)動(dòng)檢測的算法是通過對(duì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分析，識(shí)別出背景中移動(dòng)的物體。這類算法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)背景的要求低，處理效果比較好，但是在復(fù)雜的場景下容易出現(xiàn)誤檢和漏檢。目前，已經(jīng)有很多機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)圖像前景提取算法進(jìn)行了研究，例如深度學(xué)習(xí)、非負(fù)矩陣分解等方法，在精度和速度上都達(dá)到了很好的效果。然而，在嵌入式設(shè)備這樣資源有限的環(huán)境下，如何在保證算法準(zhǔn)確性的同時(shí)達(dá)到高效的處理速度，是本項(xiàng)目需要解決的關(guān)鍵問題。三、研究方法在本項(xiàng)目中，我們采用基于運(yùn)動(dòng)檢測的算法，結(jié)合局部特征分析和連通區(qū)域分析的方法，實(shí)現(xiàn)圖像前景提取。具體來說，我們首先設(shè)計(jì)了一種高效的運(yùn)動(dòng)檢測算法，將圖像中不同區(qū)域的像素運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分類和區(qū)分。然后，我們采用局部特征分析的方法，針對(duì)不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行特征提取和描述。最后，根據(jù)特征的相似性和連通性，將前景區(qū)域進(jìn)行劃分和提取。我們的算法在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)，還能在嵌入式設(shè)備上達(dá)到高效的處理速度。四、進(jìn)展情況目前，我們已經(jīng)完成了算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，并在嵌入式設(shè)備上進(jìn)行了測試和驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的算法可以在保證準(zhǔn)確性的情況下，快速地提取圖像前景區(qū)域。同時(shí)，我們也在針對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以便更好地適應(yīng)嵌入式設(shè)備的特殊環(huán)境。五、下一步工作計(jì)劃在接下來的工作中，我們將進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)算法，并將其嵌入到實(shí)際的應(yīng)用場景中進(jìn)行測試。具體來說，我們計(jì)劃在以下幾個(gè)方面展開研究：1.優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)，減少處理時(shí)間和內(nèi)存占用。2.改進(jìn)算法的準(zhǔn)確性和魯棒性，提高對(duì)于光照、背景、物體變化等方面的容錯(cuò)性。3.將算法應(yīng)用到實(shí)際的