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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展,圖像信息以其直觀、生動(dòng)的表現(xiàn)形式倍受人們喜愛(ài)。相比于靜態(tài)圖像,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像序列提供了更加豐富的信息。因此,基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析成為視頻研究的一個(gè)熱點(diǎn)。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤將人們感興趣的運(yùn)動(dòng)物體從圖像序列背景中分離出來(lái),并在連續(xù)圖像間建立基于運(yùn)動(dòng)物體特征的對(duì)應(yīng)匹配,尋找運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)的位置。目前,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能視頻監(jiān)控、交通管理自動(dòng)監(jiān)控、人體檢
2、測(cè)與跟蹤等方面有著極為普遍的應(yīng)用。
本文對(duì)固定攝像機(jī)采集的視頻圖像序列進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的研究,主要工作如下:
第一,對(duì)成像設(shè)備采集的視頻序列進(jìn)行了預(yù)處理,包括圖像顏色空間轉(zhuǎn)換,圖像去噪和圖像增強(qiáng)。通過(guò)這些操作,改善圖像的質(zhì)量,使圖像更加易于辨識(shí),提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
第二,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面,分析比較了傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。在此基礎(chǔ)上,研究了一種將幀差法和背景差法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)
3、檢測(cè)算法,并對(duì)檢測(cè)結(jié)果輔以數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理,得到輪廓清晰的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
第三,將實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型引入到目標(biāo)跟蹤的過(guò)程,利用二次多項(xiàng)式擬合運(yùn)動(dòng)軌跡法預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一幀圖像中的位置坐標(biāo),然后在以預(yù)測(cè)位置為中心的一定窗口范圍內(nèi)搜索匹配目標(biāo),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤。該方法減小了匹配過(guò)程需要處理的數(shù)據(jù)量,提高了目標(biāo)的跟蹤速度。
最后,采用樣條曲線擬合目標(biāo)的位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn),獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在視頻圖像序列中的運(yùn)動(dòng)軌跡。進(jìn)一步分析了目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度
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