基于全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)膭?dòng)態(tài)背景下目標(biāo)檢測(cè)與軌跡跟蹤方法研究.pdf

1、動(dòng)態(tài)背景下的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域占有重要地位的課題之一。在精確制導(dǎo)武器、交通監(jiān)控、移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航、智能車輛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。研究由于攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)引起了背景運(yùn)動(dòng),檢測(cè)并跟蹤其中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)具有重要的實(shí)踐意義和理論價(jià)值。
　　 本文對(duì)動(dòng)態(tài)背景下多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和軌跡跟蹤技術(shù)進(jìn)行了深入研究。主體上分為兩大部分,前一部分深入分析了基于全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)膭?dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,后一部分則在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了基于粒子

2、濾波器的目標(biāo)軌跡跟蹤問(wèn)題的解決方案。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分,本文采用了基于宏塊匹配的六參數(shù)全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,有效的消除了攝像機(jī)在非穩(wěn)定情況下對(duì)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤性能帶來(lái)的不利影響。同時(shí),在宏塊匹配前對(duì)圖像序列采取了圖像剪裁和邊緣信息提取,通過(guò)宏塊預(yù)判剔除紋理信息不豐富的宏塊。在宏塊匹配搜索過(guò)程中,本文提出了一種九點(diǎn)十字搜索法,相對(duì)傳統(tǒng)的搜索法,減小了數(shù)據(jù)量,提高了算法的實(shí)時(shí)性。得出攝像機(jī)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)后,在雙線性

3、插值理論的基礎(chǔ)上對(duì)背景運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了補(bǔ)償。補(bǔ)償后運(yùn)用靜態(tài)背景下幀間差分的方法提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,并在此過(guò)程中,提出了一種基于形態(tài)學(xué)處理和小區(qū)域去噪相結(jié)合的小目標(biāo)檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在動(dòng)態(tài)背景下正確的提取到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤部分,為了使目標(biāo)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、形變以及顏色非單一等各種復(fù)雜情況具有較強(qiáng)的魯棒性,本文結(jié)合粒子濾波技術(shù)采用了一種基于加權(quán)顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤方法。將目標(biāo)的加權(quán)顏色直方圖作為目標(biāo)的