視頻序列中運動對象檢測與跟蹤的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著高新科技的蓬勃發(fā)展,在智能監(jiān)控、影視制作等領(lǐng)域,計算機視覺已是不可或缺的重要技術(shù)。運動目標的檢測和跟蹤作為該技術(shù)中最具活力與挑戰(zhàn)性的研究方向之一,在科學(xué)研究和日常生活中日益凸顯出其重要意義和應(yīng)用價值。
  本文分別研究了靜態(tài)背景下運動目標的檢測方法,以及單目標的跟蹤方法。通過學(xué)習(xí)已有研究成果,針對背景圖像提取速度慢、準確度低的問題,提出一種RGB空間像素點變化統(tǒng)計和中值法相結(jié)合的背景建模法。針對目標運動緩慢的序列難以提取背景的

2、問題,改進了一種利用幀差圖像的邊緣信息提取運動對象的方法。針對目標的形變和旋轉(zhuǎn)、被遮擋、變大或縮小、以及受光照或多個相似物的干擾等問題,提出基于局部加權(quán)圖像的粒子濾波跟蹤方法。仿真結(jié)果表明,兩種檢測方法能實時提取運動目標,本文的跟蹤方法能對目標準確跟蹤。主要內(nèi)容如下:
  1.提出一種基于RGB空間像素點變化統(tǒng)計和時間中值法結(jié)合的背景提取方法,運動區(qū)域的檢測在三個通道獨立進行,然后取并集,并將本文方法與混合高斯法的檢測結(jié)果及檢測速

3、率作對比。
  2.改進了一種利用幀差圖像的邊緣信息提取運動對象的方法,利用目標運動的幀間相關(guān)性,結(jié)合邊緣檢測提取目標邊緣,經(jīng)填充提取前景區(qū)域,對比了本文方法與相關(guān)文獻方法的兩種檢測結(jié)果。
  3.對比分析了MS(均值漂移)、KF(卡爾曼濾波)、PF(粒子濾波)三種傳統(tǒng)跟蹤算法,仿真比較了它們的跟蹤效果。提出基于局部加權(quán)圖像的粒子濾波跟蹤方法,首先獲取局部加權(quán)圖像,然后以該圖像中目標區(qū)域的加權(quán)直方圖為特征進行跟蹤,充分利用了

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