改進(jìn)的圖像序列運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法.pdf

1、索取號：TP391密級：公開改進(jìn)的圖像序列運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法改進(jìn)的圖像序列運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法論文作者：論文作者：陳云麗陳云麗指導(dǎo)教師：指導(dǎo)教師：王玉德；寧維巍王玉德；寧維巍培養(yǎng)單位：培養(yǎng)單位：物理工程學(xué)院物理工程學(xué)院專業(yè)學(xué)位類別：專業(yè)學(xué)位類別：工程碩士工程碩士專業(yè)學(xué)位領(lǐng)域：專業(yè)學(xué)位領(lǐng)域：電子與通信工程電子與通信工程20162016年4月1010日摘要摘要視覺信息是媒體信息中最普遍、最基本的信息，對這些信息的有效處理和如何使其服務(wù)

2、于人類成了當(dāng)今嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和任務(wù)。計算機(jī)視覺學(xué)科的興起和發(fā)展有效彌補(bǔ)了人眼視覺缺陷，計算機(jī)通過模擬生物視覺實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的智能處理。在計算機(jī)視覺工程領(lǐng)域，目標(biāo)檢測與跟蹤是該領(lǐng)域的熱門研究課題，已被廣泛應(yīng)用到軍事國防、智能監(jiān)控、人機(jī)交互、智能交通等多個領(lǐng)域。眾多海內(nèi)外學(xué)者對目標(biāo)檢測與跟蹤問題開展了相關(guān)研究，本課題就是在已有的研究成果基礎(chǔ)上，對目標(biāo)檢測和跟蹤問題的再研究與算法創(chuàng)新，對算法的一些不足提出相應(yīng)改進(jìn)，并對改進(jìn)前后的算法做了驗證比較和數(shù)

3、據(jù)分析。文章主要工作如下：（1）目標(biāo)檢測方面的研究。首先對常見的三種檢測算法進(jìn)行了實驗研究與分析。針對傳統(tǒng)背景差分算法的不足，應(yīng)用均值建模和中值濾波技術(shù)，改善了背景初始化時由于物體運動造成的模糊現(xiàn)象，并自動調(diào)整更新系數(shù)來更新背景，比較完整和及時地提取背景；三幀差分在物體運動異常場景下檢測時會有“空洞”和“拖影”的現(xiàn)象，提出應(yīng)用二維最大熵改進(jìn)的五幀差分法，有效地結(jié)合了圖像的時間和空間信息；最后，把改進(jìn)后兩種算法提取的前景信息進(jìn)行邏輯融合。

4、選取目標(biāo)移動緩慢和迅速的兩段視頻，對改進(jìn)算法和常規(guī)檢測方法進(jìn)行對比實驗研究，本文提出的算法在兩種情形下的平均檢出率均高于常規(guī)算法，誤檢率均低于常規(guī)算法，驗證和說明了本文算法的有效性。（2）目標(biāo)跟蹤方面的研究。Meanshift和粒子濾波是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的兩個熱點。Meanshift算法運算速度快、實時性高，但對光照變化、遮擋較為敏感；粒子濾波算法無論在線性還是非線性系統(tǒng)中都具有抗遮擋性，但由于算法計算量大導(dǎo)致不能實時跟蹤。針對兩者的優(yōu)缺點