基于分層結構的運動目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、視頻圖像處理是計算機科學領域的熱門研究方向之一，在人機交互、航空航天、交通監(jiān)控、醫(yī)學圖像分析等領域中有著舉足輕重的作用，因此它被認為頗具發(fā)展前景。經過幾十年來眾多學者的不懈努力，該領域的技術有了長足的進步，但實踐表明仍存在一些尚未解決的問題。本論文針對靜止背景和擾動背景下的運動目標檢測技術、目標外形顯著變化場景和多目標遮擋場景下的運動目標跟蹤關鍵技術進行了研究。
　　本論文具體研究內容如下:
　　針對靜止背景下的檢測結果存在

2、誤差較大和對光照敏感的問題，本文提出了一種基于YCbCr顏色空間碼本模型的檢測方法，并對此步驟處理結果進行了陰影去除、移除孤立點和開閉運算的后處理，有效解決了目標陰影和空洞問題。
　　針對擾動背景下的目標檢測噪聲較大和效率低的問題，本文對上述算法采用分層結構構成新的檢測算法。針對上述兩種情況下的檢測方法，本文均進行了仿真測試，并對重點參數進行了分析。實驗結果證明，本文提出的檢測算法具有較好的處理結果。
　　外形顯著變化場景下

3、的目標跟蹤，經常會遇到跟蹤丟失和誤差較大的問題。本文針對此，提出了一種包含兩層結構的耦合模型建模目標。另外，對該模型中的參數進行了詳細的分析。在此基礎上，選取最佳參數組合進行該方法的仿真測試。使用三個不同序列進行測試，驗證了該方法針對運動目標尺寸、外形變化的跟蹤具有較小的失敗率和較高的準確率。
　　多目標遮擋場景下的目標跟蹤，經常會出現不同目標間的碰撞和遮擋問題。針對此，本文利用一種含低層跟蹤和高層跟蹤的分層結構方法進行目標跟蹤。