視頻中運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、近年來，數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展十分迅速，目前正廣泛地應(yīng)用于軍用和民用等各個(gè)領(lǐng)域，例如重要場(chǎng)所的安全監(jiān)控、工業(yè)生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)監(jiān)視，動(dòng)態(tài)機(jī)器人視覺等等，它是智能機(jī)器獲取外部信息和理解世界的重要途徑。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺中兩個(gè)最重要的應(yīng)用，所以具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)際價(jià)值，這也是本文的研究內(nèi)容。 本論文的選題是山東省計(jì)算中心的一個(gè)內(nèi)部課題：智能視頻監(jiān)控。其目的是設(shè)計(jì)出能適用于多種復(fù)雜場(chǎng)景，能排除干擾，具備實(shí)時(shí)和自適應(yīng)能力

2、的運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與跟蹤算法，為智能視頻監(jiān)控中更復(fù)雜的其他工作提供有效的依據(jù)，從而提高智能監(jiān)控的自動(dòng)化、現(xiàn)代化水平。 本文的主要工作內(nèi)容如下： ①對(duì)于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，本文首先提出了一種仿單高斯建模的單幀閾值選取算法，這是一種比較適合室內(nèi)等運(yùn)動(dòng)背景比較簡(jiǎn)單的視頻場(chǎng)景的閾值選取算法，使用簡(jiǎn)單快速，而且可以完整的提取運(yùn)動(dòng)物體的特征點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上針對(duì)背景復(fù)雜的視頻序列，我們又提出了一種綜合閾值選取算法，此算法可有效地彌補(bǔ)時(shí)間差分法自身無

3、法克服的空洞現(xiàn)象，提取完整的目標(biāo)特征，同時(shí)，從根本上抑止了背景干擾，對(duì)背景簡(jiǎn)單和復(fù)雜的環(huán)境適用力都很理想，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)，提高了目標(biāo)檢測(cè)的魯棒性。 ②對(duì)于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)后期的區(qū)域合并工作，本文提出了一種最短距離區(qū)域合并算法，用于結(jié)合被分離的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域?，F(xiàn)在通常的算法是用兩個(gè)相鄰區(qū)域中心點(diǎn)的距離是否滿足閾值的要求來判斷這兩個(gè)區(qū)域是否屬于同一個(gè)運(yùn)動(dòng)前景目標(biāo)，而本文采用計(jì)算相鄰區(qū)域間的最短距離對(duì)兩個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域之間的關(guān)系進(jìn)行更準(zhǔn)確細(xì)

4、微的定位，從而提高運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的正確率。 ③對(duì)于運(yùn)動(dòng)跟蹤，本文提出了一種改進(jìn)的Camshift跟蹤算法。針對(duì)Camshift自身存在的問題，從準(zhǔn)確預(yù)測(cè)目標(biāo)位置及縮小目標(biāo)搜索范圍入手對(duì)Camshift算法進(jìn)行了改進(jìn)，該算法使用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)加速度運(yùn)動(dòng)位移方程預(yù)測(cè)下一時(shí)刻目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置，使用預(yù)測(cè)位置誤差方程估計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)搜索范圍，并使用IIR濾波器對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度、加速度等參數(shù)自適應(yīng)地修正。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)的Camshift有效地克服了Cams