運動物體檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、圖像序列中運動物體的檢測與跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究課題之一,其中在視頻圖像序列中對特定目標進行檢測和跟蹤成為一些重要部門進行安全監(jiān)控中的關(guān)鍵一環(huán)。
　　 我們作了大量研究,設計了一種運動物體檢測和跟蹤算法。該算法主要包含了三大部分:視頻圖像序列預處理、運動物體檢測和運動物體跟蹤。本算法首先采用自適應中值濾波對圖像序列進行預處理,然后采用改進的混合高斯模型進行物體檢測定位,并根據(jù)遮擋和未遮擋情況分別采用不同的方法對運動目標的

2、質(zhì)心進行實時跟蹤。
　　 在預處理部分,由于圖像在獲取和傳輸過程中容易被噪聲污染,為了消除噪聲的同時保留圖像更多的細節(jié)信息,提出了基于集內(nèi)離散度噪聲檢測器的自適應中值濾波。
　　 運動物體檢測部分,在分析了各種檢測算法的基礎上,采用混合高斯背景模型進行運動物體檢測,但由于運動物體給背景模型帶來較大干擾,因此對混合高斯模型進行了改進,使得背景模型能自適應更新背景,提高了運動物體檢測的準確性。
　　 在運動物體跟蹤部

3、分,首先判斷是否存在目標互遮擋的情況,非互遮擋情況下,采用CamShift算法對運動目標進行跟蹤,但由于原CamShift跟蹤算法只用于跟蹤膚色運動目標,在多色度的目標和復雜背景的目標跟蹤中,原CamShift算法難以準確完成跟蹤任務,因此對CamShift作進一步改進,以提高對運動物體的定位和跟蹤的準確性。在目標互遮擋的情況下采用運動質(zhì)心預測性跟蹤。
　　 測試結(jié)果表明,本文提出的運動物體檢測與跟蹤算法是有效的。自適應中值濾波