復雜背景下的目標識別.pdf

1、圖像目標識別與跟蹤技術(shù)是當今計算機視覺系統(tǒng)中十分活躍的研究領(lǐng)域之一，在日常生活，工業(yè)生產(chǎn)，智能交通，軍事國防等很多領(lǐng)域都發(fā)揮著非常廣泛和重要的作用。其研究過程中運動目標的識別是目標跟蹤的前提和保證。通常情況下，目標的背景環(huán)境十分復雜，因此對目標識別算法的識別準確性提出了較高要求。
　　 本文研究了復雜背景下的目標識別技術(shù)，主要包括圖像預處理，運動目標檢測和跟蹤算法的研究。首先對所采集到的圖像進行灰度化，邊緣檢測，中值濾波等預處理

2、方法，在不影響圖像后續(xù)檢測的前提下將圖像優(yōu)化并減少數(shù)據(jù)量以利于后續(xù)識別處理。其次，針對視頻采集器采集到多幀圖像進行運動目標的檢測。分析了幀間差分法，背景差分法和光流法的理論原理，并分別對各種方法進行仿真實驗研究，比較了各種方法的檢測性能。根據(jù)所提取的模板，對運動目標進行識別與跟蹤研究?；叶炔罱^對值平均算法對目標的旋轉(zhuǎn)不具有不變性，容易造成目標丟失，將跟蹤模板改為圓形，利用圓形模板的旋轉(zhuǎn)不變性，有效地解決目標發(fā)生旋轉(zhuǎn)的情況，為了提高識別精