運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤算法的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤是機(jī)器視覺領(lǐng)域的核心課題之一，目前被廣泛應(yīng)用在視頻編碼、智能交通、監(jiān)控、圖像檢測等眾多領(lǐng)域中。本文對基于時(shí)域空域信息相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法及基于均值漂移理論的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法進(jìn)行研究。
　　 對于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，本文首先討論了幀差法、背景差分法、光流法這三種傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。幀差法只需前后兩幀相減，實(shí)現(xiàn)起來比較簡單，但檢測到的目標(biāo)會(huì)出現(xiàn)空洞現(xiàn)象；背景差法需要構(gòu)建背景模型，但背景模

2、型一般很難獲得；光流法需要計(jì)算光流場，算法的實(shí)時(shí)性很難保證?；诖吮疚慕o出了時(shí)域空域信息相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法，此算法較之傳統(tǒng)算法，進(jìn)一步提高了目標(biāo)檢測的質(zhì)量和穩(wěn)定性，且算法實(shí)現(xiàn)起來簡單，基本滿足實(shí)時(shí)性要求。
　　 對于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，在保持傳統(tǒng)均值漂移(Mean Shift)算法效率的基礎(chǔ)上，著眼于提高該算法的適應(yīng)性。為此在目標(biāo)建模階段，對目標(biāo)的多個(gè)特征分別建模，然后在目標(biāo)所在的大致區(qū)域(該區(qū)域包含目標(biāo)所在區(qū)域)，通過比較目標(biāo)