基于Camshift算法的運動預測目標跟蹤改進算法研究.pdf

1、在人們感官接收到的諸多環(huán)境信息中，動態(tài)視覺信息成為重要組成部分，而這些信息也已成為計算機視覺的一個重要的研究方向。動態(tài)視頻中運動目標的跟蹤是應用視覺和運動圖像編碼研究領域的一個熱點問題，已經(jīng)應用于許多領域，比如:機器人導航、智能視頻監(jiān)控、醫(yī)學圖像分析、工業(yè)故障檢測以及視頻圖像分析等。
　　 本文重點研究攝像頭固定的情況下運動目標的跟蹤算法，提出了一種基于移動目標檢測的改進Camshift跟蹤算法。首先，本文對現(xiàn)有目標檢測方法和跟

2、蹤算法的弊端進行了分析，歸納這些算法的優(yōu)缺點，總結跟蹤算法領域所面臨的挑戰(zhàn)，找到需進行改進的點，然后介紹了幾種現(xiàn)有相對成熟的目標檢測方法和移動目標跟蹤方法，重點對經(jīng)典的Camshift目標跟蹤算法進行了詳細的分析說明，研究該算法的實現(xiàn)原理，分析該算法的實現(xiàn)過程，總結該算法中存在的不足，在對該經(jīng)典算法分析的基礎上，提出本文基于移動目標預測的Camshift目標跟蹤算法:在基于顏色背景實時更新的情況下，利用邊緣梯度法求得的主軸修正卡爾曼濾波

3、模型中的移動方向，從而有效的提前預計移動方向，結合Camshift跟蹤算法，有效的對移動物體進行了跟蹤。
　　 最后，通過兩段視頻，一段是作者本人拍攝，另一段來自互聯(lián)網(wǎng)，在MATLAB仿真軟件環(huán)境下，應用本文提出的改進算法分別處理兩段視頻，通過對兩段視頻中運動目標體的跟蹤，驗證本文算法的有效性，同時與經(jīng)典Camshift算法的跟蹤結果作比較，通過跟蹤圖例，證明提出的改進Camshift跟蹤算法較經(jīng)典的算法得到了明顯的改進，在高速