運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)跟蹤算法的研究及改進(jìn).pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤一直是視頻處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一，近年來發(fā)展很快，很多研究者都在不同的跟蹤算法上取得了不錯(cuò)的研究成果。而目標(biāo)跟蹤也越來越多地應(yīng)用到軍事、交通、商業(yè)及生活中的各個(gè)領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤算法的研究具有重要的理論價(jià)值以及實(shí)際工程應(yīng)用意義。
　　模板匹配和均值漂移（MeanShift）是目前發(fā)展比較成熟的兩類目標(biāo)跟蹤算法。模板匹配算法簡單易實(shí)現(xiàn)，改進(jìn)后的多級模板匹配在目標(biāo)不發(fā)生明顯旋轉(zhuǎn)變化時(shí)能夠進(jìn)行較好的跟蹤，它主要的缺點(diǎn)是計(jì)

2、算量太大。MeanShift則計(jì)算量小，對目標(biāo)旋轉(zhuǎn)變化不敏感，但其對光線、色度變化以及目標(biāo)膨脹敏感，并且當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度較快時(shí)，容易丟失跟蹤目標(biāo)。本文提出的算法基于多級模板匹配和MeanShift，利用Blackfin561 DSP的雙內(nèi)核特點(diǎn)，構(gòu)建了一個(gè)自適應(yīng)尺度和角度變化的模板匹配目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。
　　本文的主要工作有下面幾點(diǎn)：
　　1．對當(dāng)前常用的目標(biāo)檢測與跟蹤算法進(jìn)行了簡要的比較分析，并重點(diǎn)探討了多級模板匹配和MeanS

3、hift跟蹤算法的原理及流程；
　　2．針對模板匹配算法對于目標(biāo)膨脹、旋轉(zhuǎn)敏感，以及計(jì)算量大的缺點(diǎn)進(jìn)行了算法改進(jìn)，并分析了改進(jìn)后算法的效果和不足；基于模板匹配和Mean Shift，提出了自適應(yīng)尺度和角度模板匹配的目標(biāo)跟蹤算法，并介紹了算法的特點(diǎn)及流程；
　　3．設(shè)計(jì)了一個(gè)基于 Blackfin561 DSP平臺的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，并利用 Visual DSP++5.0軟件開發(fā)環(huán)境，對該系統(tǒng)進(jìn)行建模，包括視頻處理以及硬件模塊間的