序列圖像中目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、基于視覺圖像序列的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，其在武器制導(dǎo)、安防監(jiān)控和智能機(jī)器人等方面有著廣泛的應(yīng)用。本文針對靜態(tài)場景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)檢測、標(biāo)記定位、軌跡預(yù)測和模板匹配等算法進(jìn)行了研究。在滿足算法實(shí)時(shí)性要求的前提下，本文提出了抑制場景干擾的改進(jìn)算法及其相關(guān)處理策略，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測定位和選定單目標(biāo)的連續(xù)穩(wěn)定跟蹤。
　　目標(biāo)檢測定位主要實(shí)現(xiàn)序列圖像中可跟蹤目標(biāo)的自動(dòng)檢測和標(biāo)記定位。在目標(biāo)檢測過程中背景光照變

2、化，場景對象的低對比度和微小運(yùn)動(dòng)等現(xiàn)象都會(huì)干擾有效目標(biāo)的正確檢測。論文對常用檢測算法進(jìn)行了對比分析，選擇目標(biāo)提取效果較好的背景差算法進(jìn)行研究，并結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波處理提出相應(yīng)的改進(jìn)方案。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文搜索檢測算法可較好地提取出全視場范圍內(nèi)的有效運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。為區(qū)分定位檢測出的多個(gè)有效運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，本文對遞歸和非遞歸兩種標(biāo)記算法進(jìn)行了研究，并分析總結(jié)了最優(yōu)標(biāo)記算法的選取原則。同時(shí)，本文結(jié)合形心定位處理策略實(shí)現(xiàn)了多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)分定位。完成檢測

3、定位后，通過人工選擇確定連續(xù)跟蹤的目標(biāo)。
　　目標(biāo)連續(xù)跟蹤是確定同一對象在不同幀所在位置的過程。本文的基本思路是利用圖像序列前后幀相關(guān)性，根據(jù)目標(biāo)位置預(yù)測結(jié)果進(jìn)行相似度匹配運(yùn)算以實(shí)現(xiàn)連續(xù)跟蹤，即是“預(yù)測”-“匹配”-“修正”的算法框架?！邦A(yù)測”主要用于確定目標(biāo)搜索匹配的范圍，保證算法不盲目進(jìn)行位置匹配操作。本文主要對比研究了基于運(yùn)動(dòng)軌跡擬合和基于卡爾曼濾波器的預(yù)測算法，提出了預(yù)測算法的最佳選取原則。在位置匹配過程中，本文主要從模板

4、匹配跟蹤算法的角度進(jìn)行了深入研究。在分析總結(jié)了不同匹配運(yùn)算方案的基礎(chǔ)上，本文采用了具有較高匹配精度和較強(qiáng)抗干擾性的去均值化相關(guān)算法為基本方案。同時(shí)，為克服模板匹配算法實(shí)時(shí)性上的缺陷，論文研究并提出了對應(yīng)的優(yōu)化加速算法方案。為保證目標(biāo)連續(xù)穩(wěn)定跟蹤，本文針對實(shí)際應(yīng)用場景研究設(shè)計(jì)了連續(xù)跟蹤階段的―修正處理策略，如基于二級閾值門限的相似度判決策略，基于動(dòng)態(tài)加權(quán)法的自適應(yīng)模板更新策略，以及基于改進(jìn)差異累積圖像法的目標(biāo)再捕獲檢測算法等。