基于改進的Hausdorff距離匹配算法的運動目標跟蹤系統(tǒng)的研究.pdf

1、近年來，現(xiàn)代社會對軍用和民用設(shè)備需求不斷擴大，要求逐漸提高，運動目標的檢測和跟蹤技術(shù)也不斷快速發(fā)展，無論在軍事上還是民用中都有著重要的應用和廣闊的前景。如何建立一個高效精準的實時運動目標跟蹤系統(tǒng)是現(xiàn)代信息處理領(lǐng)域研究的一個熱點問題。
　　本文針對目標檢測和跟蹤過程中可能存在的背景干擾、光照變化及遮擋問題，綜合了基于特征的跟蹤方法和基于相關(guān)的跟蹤方法思想，探索了一種基于改進的Hausdorff距離匹配算法的目標跟蹤方法，先利用多重分

2、形的圖像邊緣提取和基于邊緣的背景差法來檢測運動目標及提取目標模板，再用改進的Hausdorff距離匹配算法和基于分層搜索算法改進的多分辨率搜索策略進行模板匹配，并通過閾值篩選和加權(quán)的方法進行自適應模板更新，避免誤匹配和跟蹤丟失的情況，最后使用綜合預測器對目標運動軌跡進行預測，不僅能解決目標遮擋問題，而且也能提高系統(tǒng)實時性。
　　本文在ARM嵌入式平臺上實現(xiàn)并優(yōu)化基于改進Hausdorff距離匹配算法的目標跟蹤系統(tǒng)中的多種算法，經(jīng)過