基于視頻的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤研究是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中非常重要的一個(gè)課題，在軍事制導(dǎo)、視覺導(dǎo)航、安全監(jiān)控、智能交通、視頻編碼、醫(yī)療診斷和氣象分析等眾多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，跟蹤算法的研究具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。 本文對如何從視頻序列中正確地分割出感興趣的運(yùn)動(dòng)對象進(jìn)行了研究。目前常用的基于靜目標(biāo)態(tài)背景的目標(biāo)檢測算法，主要是利用幀間信息變化來檢測運(yùn)動(dòng)，并進(jìn)行分割。在眾多的分割方法中，本文著重研究了幀間差分法、背景幀差法和Kim算法，針對這些

2、方法的不足，利用形態(tài)學(xué)算子與最大類間方差法，提出了一種改進(jìn)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種檢測方法在運(yùn)算效率和分割精度上都取得了較理想的結(jié)果。另外，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的好壞直接影響到目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法大多是基于特征或運(yùn)動(dòng)信息的，其中有的需要處理的數(shù)據(jù)量很大，運(yùn)算復(fù)雜，很難達(dá)到實(shí)時(shí)跟蹤的要求；特別是當(dāng)場景比較復(fù)雜是，目標(biāo)尺度的伸縮、遮擋、非剛體形變等，對準(zhǔn)確跟蹤產(chǎn)生困難。利用直方圖的特征不易受目標(biāo)外形和比例變化的特點(diǎn)，結(jié)合