復(fù)雜環(huán)境中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺跟蹤研究.pdf

1、近年來,復(fù)雜環(huán)境中運(yùn)動(dòng)物體的視覺跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)非常重要和活躍的研究課題,也是智能視頻技術(shù)的核心。本文深入研究了單攝像機(jī)靜止?fàn)顟B(tài)下復(fù)雜環(huán)境中運(yùn)動(dòng)物體的視覺跟蹤,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣泛的應(yīng)用前景。
　　 針對(duì)復(fù)雜環(huán)境的特點(diǎn),分析了影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的因素,提出一種基于統(tǒng)計(jì)方法的RGB圖像背景建模方法,所建的背景模型由RGB三通道的像素值的均值和方差范圍構(gòu)成,均值表征背景的靜態(tài)性,方差范圍體現(xiàn)了背景的動(dòng)態(tài)性,使得背景能

2、夠適應(yīng)環(huán)境中的微動(dòng)干擾。同時(shí),設(shè)計(jì)了基于全局、圖像區(qū)域和背景像素方差的三層次背景模型更新機(jī)制,使背景模型能夠自適應(yīng)更新。在目標(biāo)的檢測(cè)過程中,融合幀間差分法對(duì)環(huán)境變化不敏感和背景減除法能夠提取完整目標(biāo)的優(yōu)點(diǎn),提出一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法,結(jié)合背景建模能夠在較為復(fù)雜的背景中準(zhǔn)確有效地提取運(yùn)動(dòng)物體。
　　 對(duì)于視覺跟蹤問題,在研究以目標(biāo)物體顏色分布概率為特征的Camshift跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于Kalman預(yù)測(cè)的Camshif