運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤是數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別以及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容之一，也是計(jì)算機(jī)視覺研究的一個(gè)重要領(lǐng)域。它在機(jī)器人導(dǎo)航、安全監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖象分析和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域中都有廣泛應(yīng)用。本論文主要對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)跟蹤技術(shù)開展研究。
　　 本文首先介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的三種算法，幀間差分法、背景差分法、光流法，全面分析了三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，然后確定了在攝像頭固定的條件下采用背景差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。對(duì)基于幀間差分法提取

2、背景的方法進(jìn)行了改進(jìn)，給出了原方法和改進(jìn)方法的仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法達(dá)到了預(yù)期的效果。
　　 在利用改進(jìn)方法實(shí)現(xiàn)背景模型的自動(dòng)提取后，以背景差的方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初步檢測(cè)，最后通過灰度圖像直方圖均衡和形態(tài)學(xué)運(yùn)算完整的分離出所有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 在多目標(biāo)跟蹤方面，本文對(duì)卡爾曼濾波器、跟蹤模型做了簡(jiǎn)要介紹，提出一種多特征融合與Kalman預(yù)測(cè)相結(jié)合的多目標(biāo)跟蹤方法，以目標(biāo)的最小外接矩形中心、目標(biāo)寬高比、目標(biāo)面積形成融合測(cè)