基于主動(dòng)輪廓的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理研究的主要內(nèi)容之一。實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤涉及到多個(gè)方面的知識(shí)，比如模式識(shí)別、應(yīng)用數(shù)學(xué)、物理學(xué)、圖像處理等等，在機(jī)器人導(dǎo)航、智能監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像處理和視頻圖像壓縮等領(lǐng)域均有應(yīng)用。
　　 自從Kass等人提出主動(dòng)輪廓模型，并將它應(yīng)用到跟蹤人的唇動(dòng)以來，主動(dòng)輪廓模型作為主動(dòng)視覺領(lǐng)域里的一門重要學(xué)科越來越受到廣泛地重視。同傳統(tǒng)的視覺處理方法不同，主動(dòng)輪廓模型是一種充分利用圖像的高層信息的自

2、上而下的處理方法。由于它的優(yōu)越性，使它在多重領(lǐng)域內(nèi)得到運(yùn)用，如：醫(yī)學(xué)圖像處理、序列圖像跟蹤、圖像分割、監(jiān)視監(jiān)控等。近幾十年來，人們對(duì)主動(dòng)輪廓模型作了許多改進(jìn)，提出了許多不同的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的方法，但由于Snake模型本身存在的不足，使得該模型在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤過程中依然存在一些問題，因此，有必要繼續(xù)對(duì)其進(jìn)行更深入的研究。
　　 本文闡述了參數(shù)型主動(dòng)輪廓模型的基本原理，重點(diǎn)研究分析了B-Snake模型、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法和卡爾曼濾波器，在前

3、人工作的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于卡爾曼濾波器的B樣條主動(dòng)輪廓跟蹤算法，并較好地融合進(jìn)全局優(yōu)化的動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)。首先采用B樣條主動(dòng)輪廓在較少控制點(diǎn)的情況下，較好地逼近目標(biāo)的輪廓；同時(shí)采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)解決了背景干擾帶來的局部極值問題；并在卡爾曼濾波器框架內(nèi)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度、位置和尺度大小，從而形成一個(gè)穩(wěn)定的跟蹤算法。
　　 通過多個(gè)經(jīng)典的圖像序列測(cè)試，驗(yàn)證了本算法的穩(wěn)定性和精度，其結(jié)果表明本文算法在跟蹤過程中具有分割精度高、跟蹤