運動背景圖像序列中目標檢測與跟蹤技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf

1、視頻序列中的運動目標檢測與跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的一個主要研究方向，在視覺導(dǎo)航、智能監(jiān)控、人機交互、醫(yī)療診斷和安全監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中有著廣闊的研究和應(yīng)用前景。目前靜止背景中的目標檢測與跟蹤技術(shù)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。但普遍情況下攝像頭是隨著平臺運動動的，由于攝像頭運動導(dǎo)致的背景運動給運動背景中的運動目標檢測與跟蹤很大困難，使得實時性和可靠性難以得到保證。因此，運動背景中的運動目標檢測與跟蹤技術(shù)的研究具有重要的實際意義。
　　本文在分析了靜止

2、背景中運動目標的檢測與跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點研究了基于背景運動補償技術(shù)的目標檢測與跟蹤技術(shù)。首先使用中值濾波對輸入的圖像進行預(yù)處理，以消除圖像中的噪聲;其次結(jié)合背景運動的特點和圖像處理的基本方法，采用預(yù)檢驗方法篩選待匹配塊，以減少塊匹配算的運算時間;然后深入分析和比較了幾種經(jīng)典塊匹配算法，并采用了自適應(yīng)十字搜索算法(ARPS)得到待匹配塊的運動矢量;求出匹配塊的運動矢量后，使用改進的隨機抽樣一致性(RANSAC)加最小二乘法(LS)在剔

3、除錯誤匹配塊和目標上的匹配塊，得到最佳仿射模型參數(shù)，并使用雙線性插值實現(xiàn)背景運動補償。最后，將背景補償幀與參考幀進行差分，得到運動目標信息后，為了加快目標檢測速度，本文利用Kalman濾波對目標進行了跟蹤。
　　本文首先介紹了目標檢測相關(guān)知識;其次，重點介紹了背景運動補償技術(shù)，并通過實驗來證明了其有效性;再次，在背景補償?shù)幕A(chǔ)上，利用簡單有效的幀差法，并結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波和連通性分析，實現(xiàn)目標的檢測與定位。最后本文在MATLAB平臺上