基于視頻的目標檢測跟蹤的研究與實現(xiàn).pdf

1、基于視頻運動目標檢測與跟蹤融合了圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制以及計算機等許多領(lǐng)域的先進技術(shù)，已經(jīng)成為計算機視覺研究的重要領(lǐng)域。目前，在復(fù)雜場景、大范圍、多目標的情況下，運動目標的檢測跟蹤的效果不很理想，需要進一步改善。就此現(xiàn)狀，本文主要做了如下研究工作： (1)在運動目標檢測研究方面，本文提出了一種自適應(yīng)背景提取方法，并對背景進行了實時更新，以適應(yīng)光線變化或場景本身的變化。針對運動目標在差分圖像中產(chǎn)生空洞的特點，采用形

2、態(tài)濾波對分割結(jié)果進行后處理，消除噪聲和背景擾動帶來的影響。 (2)在運動目標跟蹤研究方面，需要以運動目標檢測作為基礎(chǔ)，在此之上獲取運動目標的運動特征，包括運動軌跡等等。本文提出了基于卡爾曼濾波的區(qū)域匹配跟蹤方法，通過卡爾曼濾波我們可以對目標在下一步的運動做出預(yù)測，估計目標在下一時刻可能的位置，從而在這個較小的范圍內(nèi)，對目標進行搜索匹配，建立目標幀間的對應(yīng)關(guān)系。 本文在DirectShow SDK開發(fā)環(huán)境的過濾器中實現(xiàn)文中