【畢業(yè)論文】基于matlab的動(dòng)態(tài)目標(biāo)視覺的檢測與跟蹤技術(shù)研究

1、沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文I摘 要卡爾曼濾波（Kalman Filtering）是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出進(jìn)行數(shù)據(jù)觀測，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)的濾波算法。它以最小均方誤差為最佳估計(jì)準(zhǔn)則，采用信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時(shí)刻的最佳估計(jì)值得到當(dāng)前的預(yù)測值，再和當(dāng)前時(shí)刻的觀測值共同作用來更新對狀態(tài)變量的估計(jì)，求出當(dāng)前時(shí)刻的最佳估計(jì)值?？柭鼮V波經(jīng)過 50 多年的發(fā)展，已經(jīng)形成了一個(gè)比較完整的理論體系，并且成功應(yīng)用于航空航天

2、、工業(yè)控制等領(lǐng)域，還被美國空軍定為標(biāo)準(zhǔn)濾波器。隨著信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字視頻在生產(chǎn)生活中的應(yīng)用越來越廣泛，并且利用圖像處理技術(shù)對視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和跟蹤的研究也越來越多，動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)成為計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容之一。本文基于矩陣實(shí)驗(yàn)室(MATLAB)，對動(dòng)態(tài)目標(biāo)視覺的檢測與跟蹤技術(shù)展開了研究，取得了較好的仿真結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明卡爾曼濾波算法可以有效的對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測和跟蹤。關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)目

3、標(biāo)檢測；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤；卡爾曼濾波；MATLAB沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文III目 錄1 緒論......................................................................................................................................11.1 研究背景及意義............................

4、.............................................................................11.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀....................................................................................................21.2.1 MATLAB 發(fā)展現(xiàn)狀............

5、.............................................................................21.2.2 卡爾曼濾波研究現(xiàn)狀.......................................................................................42 開發(fā)軟件介紹.............................

6、..........................................................................................62.1 MATLAB 簡介...........................................................................................................62.2 MA

7、TLAB 的語言特點(diǎn)...............................................................................................62.3 MATLAB 的功能...................................................................................................

8、....72.4 MATLAB 的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)...............................................................................................82.5 MATLAB 的應(yīng)用領(lǐng)域.....................................................................................

9、..........92.6 MATLAB 函數(shù).........................................................................................................102.7 簡單繪圖...............................................................................

10、....................................113 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測跟蹤.............................................................................................................133.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的常用方法............................................

11、...........................................133.1.1 背景減除法.....................................................................................................133.1.2 光流法..................................................

12、...........................................................143.1.3 兩幀差法.........................................................................................................143.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的常用方法.........................

13、..............................................................153.2.1 基于輪廓的跟蹤法.........................................................................................163.2.2 基于特征的跟蹤法...................................

14、......................................................163.2.3 基于 3D 的跟蹤法..........................................................................................163.2.4 基于區(qū)域的跟蹤法........................................

15、.................................................164 卡爾曼濾波.........................................................................................................................174.1 引言...............................

16、............................................................................................174.2 狀態(tài)和協(xié)方差的傳播...............................................................................................174.3 最小二乘估計(jì)....