圖像序列中多目標跟蹤技術研究.pdf

1、該論文研究的主要內容為圖像序列中多目標的跟蹤技術.作為一個有著廣泛應用背景的研究領域,圖像序列的目標跟蹤吸引了大批專家級的研究學者參與.盡管已經提出了不少算法,但真正能實際運作的寥寥可數,大多還處在實驗研究階段.面對這種研究現狀,該文試圖在前人工作的基礎上,通過對特征點檢測、圖像穩(wěn)定和跟蹤算法的分類研究,探索和總結出一個實用的目標跟蹤方案,并期望在此基礎上增強對算法的理解以及對某些問題的求解提出改進.靜止背景中目標檢測和跟蹤方面,該文在

2、前人大量工作的基礎上,總結了成熟的靜止背景中目標檢測算法,試驗對比了瞬時差分法和自適應背景相減法,提出并實現了一個基于自適應背景相減法和卡爾曼濾波的自動目標檢測和跟蹤系統(tǒng).在特征點檢測方面,該文詳盡地分類總結了已有的二維圖像特征點檢測方法,給出了二維特征點的定義.著重研究了基于Gabor小波的特征點檢測方法,提出了基于Gabor小波的,適于圖像穩(wěn)定的特征點檢測方法.測試用例表明,該方法檢測到的特征點能代表兩幀圖像間的運動情況,從而為圖像

3、穩(wěn)定提供了可靠的基礎.在對檢測特征點充分研究的基礎上,深入探討了基于高斯金字塔的圖像穩(wěn)定技術.重點研究了金字塔每層中特征點匹配問題,提出了利用前后映射尋找一一對應特征點的方法,實驗結果表明,該方法能有效排除錯誤的特征點配對,從而減少運動參數估計的誤差.該文接著從圖像序列中目標的運動特點入手,討論了健壯的跟蹤算法對目標特征的要求.通過對Mean-Shift跟蹤算法的詳細分析,提出了將原算法中單一的帶寬參數改為矢量參數的改進方案.測試顯示,