基于OpenCV的目標檢測與跟蹤算法的研究與實現.pdf

1、計算機網絡化進程的加快和安防市場應用需求的細化，促進了視頻監(jiān)控的快速發(fā)展，推動了監(jiān)控系統(tǒng)在交通、安防等領域的高速繁榮。運動目標檢測與跟蹤技術是視頻監(jiān)控和視頻分析的基礎，其改進與發(fā)展對視頻監(jiān)控的推廣應用具有重要意義。
　　針對目前運動目標檢測與跟蹤技術的發(fā)展現狀，論文基于OpenCV開源計算機視覺庫和Visual Studio2013開發(fā)平臺，以視頻序列中的運動目標為對象，采用多種數字圖像處理技術對獲取圖像進行預處理，改進目標檢測算

2、法提高檢測過程的實時性和有效性，優(yōu)化跟蹤處理算法實現目標的快速和準確跟蹤。論文主要包括以下三個方面研究內容:
　　在圖像預處理階段本文利用直方圖均衡化來獲得良好的圖像視覺效果、研究高斯模糊和中值模糊對圖像中常見噪聲的消除效果、采用Ostu等閾值處理方法對圖像進行閾值分割、選用數學形態(tài)濾波改善二值化圖像和目標結構特征效果。
　　在目標檢測階段考慮目標檢測的實時性和有效性，采用改進的背景減除法結合幀差法對運動目標檢測進行多組仿真

3、實驗。對可見光視頻和紅外視頻中目標檢測結果表明本文的算法可以有效抑制背景對目標干擾，實現目標的準確完整的檢測。
　　在目標跟蹤處理時本文主要研究了以顏色特征進行跟蹤的Camshift算法及其算法的實現。針對Camshift算法對目標的嚴重遮擋處理的不足，提出利用Kalman濾波器預估目標位置來修正Camshift算法對目標的跟蹤。通過仿真實驗對比表明Camshift跟蹤算法在經過Kalman對目標位置的預測與修正后實現了對存在嚴重