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1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題,廣泛應(yīng)用于智能安全監(jiān)控、軍事控制、醫(yī)療診斷、多媒體檢索等方面,具有重要的實(shí)用價(jià)值和廣闊的發(fā)展前景。針對(duì)檢測(cè)跟蹤過(guò)程中遮擋、光照強(qiáng)度劇烈變化、噪聲干擾等問(wèn)題,本文提出了一種基于軌跡的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)與跟蹤方法。本文采用了一種基于主顏色模型的視頻圖像分割方法,來(lái)得到候選區(qū)域。首先將圖片特征由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間,以消除亮度變化對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響;然后利用色度和飽和度分量檢測(cè)出非球場(chǎng)區(qū)域
2、,并對(duì)圖像進(jìn)行二值化;再通過(guò)霍夫變換檢測(cè)出球場(chǎng)線,并將其去除;最后通過(guò)必要的形態(tài)學(xué)處理后,獲得視頻圖像的二值化初始分割。通過(guò)提取候選區(qū)域的輪廓特征和區(qū)域特征,粗選出候選對(duì)象。本文還提出了一種基于軌跡的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)與跟蹤方法,對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)并驗(yàn)證。在算法中,首先保存粗選后得到的候選對(duì)象,采用卡爾曼濾波器進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤,通過(guò)預(yù)測(cè)驗(yàn)證的方式來(lái)生成初始軌跡;然后定義軌跡間的距離,并通過(guò)Dijkstra最短路徑算法選擇出真實(shí)運(yùn)動(dòng)對(duì)象生成的運(yùn)動(dòng)軌
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