基于粒子濾波器的視頻目標跟蹤.pdf

1、從上世紀末到本世紀,隨著信息化、智能化腳步的加快,在圖像處理、計算機視覺等眾多的領(lǐng)域涌現(xiàn)了許多的理論方法,被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實生活中的方方面面。隨著智能視頻處理、導彈制導、衛(wèi)星定位等眾多實際系統(tǒng)發(fā)展的需要,出現(xiàn)了各種各樣的目標跟蹤理論方法,例如廣泛使用的mean-shift目標跟蹤算法、卡爾曼濾波目標跟蹤算法以及及改進算法和粒子濾波跟蹤算法等。
　　Mean-shift目標跟蹤算法因其結(jié)構(gòu)簡單、方便實現(xiàn)、效率較高的優(yōu)點引起了國內(nèi)外的廣

2、大學者和專家的關(guān)注,并被廣泛應(yīng)用于實際生活中的各種智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。但是,Mean-shift目標跟蹤算法具有對目標顏色特征依賴性強難以適應(yīng)光線突變和核函數(shù)窗口固定難以適應(yīng)目標尺度變化等弱點。
　　卡爾曼濾波理論可以為線性、高斯系統(tǒng)提供最小誤差的最優(yōu)估計,以卡爾曼濾波理論為基礎(chǔ)的卡爾曼濾波跟蹤算法能夠成功解決線性高斯系統(tǒng)下的目標跟蹤問題,在現(xiàn)實生活中同樣得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。但是卡爾曼濾波跟蹤算法在解決更高維、非線性、非高斯系

3、統(tǒng)下的目標跟蹤問題具有很大的局限性。
　　粒子濾波是上世紀90年代發(fā)展起來的一種新的濾波算法,相比于卡爾曼濾波器,其在非線性、非高斯系統(tǒng)的參數(shù)估計和狀態(tài)濾波方面具有獨到的優(yōu)勢,具有重大的理論研究價值和廣闊的應(yīng)用空間。然而粒子濾波算法結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜、計算量過于龐大,在實時系統(tǒng)的中應(yīng)用受到了很大的限制。
　　TI TMS320DM6446是美國德州儀器公司推出的高性能數(shù)字多媒體處理芯片,它是一款基于達芬奇技術(shù)的芯片,包含TMS32

4、0C64X+及ARM926EJ兩個內(nèi)核。其中,C64X+的DSP內(nèi)核主要負責算法的處理,能完成大量數(shù)字多媒體信號的有效處理;ARM926EJ的ARM內(nèi)核主要負責外圍設(shè)備的管理,以Linux內(nèi)核為軟件平臺,能夠為片上軟件開發(fā)提供方便穩(wěn)定的平臺。
　　本文從實際應(yīng)用的角度出發(fā),首先對粒子濾波算法的理論進行了深入的學習和理解,在較好地掌握基礎(chǔ)理論的基礎(chǔ)上,以粒子濾波算法理論為指導實現(xiàn)了基本的粒子濾波算法。為提高粒子濾波算法進行目標跟蹤的

5、精度,本文對實現(xiàn)的粒子濾波算法進行了多方面的改進,實驗結(jié)果表明改進的粒子濾波算法相比于基本的粒子濾波算法具有更高的跟蹤準確率。而后針對粒子濾波算法結(jié)構(gòu)復(fù)雜,復(fù)雜度高的缺點,本文對改進的粒子濾波算法進行了算法結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)上的優(yōu)化,提高了算法運行時的效率,實驗結(jié)果表明優(yōu)化后的粒子濾波算法能夠?qū)崟r地進行視頻目標跟蹤。最后,本文在TI公司的達芬奇平臺(DM6446)上實現(xiàn)改進的粒子濾波跟蹤算法,并進行平臺有關(guān)的優(yōu)化及整個嵌入式視頻目標跟蹤系統(tǒng)的搭