基于壓縮傳感的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用需求的不斷增長(zhǎng)，視覺跟蹤技術(shù)逐漸成為多媒體視覺領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容。然而由于外在環(huán)境的未知性、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的多樣性和視覺特征的時(shí)效性，在復(fù)雜的場(chǎng)景下建立高精度高魯棒的跟蹤系統(tǒng)逐步成為視覺跟蹤技術(shù)的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)，主要包括對(duì)視頻圖像序列中原始圖像數(shù)據(jù)的有效壓縮、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別和感興趣區(qū)域的穩(wěn)定跟蹤等。
　　本文首先研究了小波變換和圖像編碼相關(guān)理論，并針對(duì)嵌入式零樹小波編碼過程中存在的重復(fù)掃描和比特流冗余等缺

2、點(diǎn)，提出一種改進(jìn)的壓縮算法。該算法通過圖像預(yù)處理、引入動(dòng)態(tài)閾值和增加標(biāo)識(shí)類型等措施提高圖像壓縮性能，節(jié)省表示圖像的數(shù)據(jù)量和存儲(chǔ)空間，滿足對(duì)實(shí)時(shí)信息獲取的應(yīng)用需求。
　　然后對(duì)常用的目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行分析論述，并考慮到傳統(tǒng)背景減法對(duì)于信號(hào)采樣率的硬性要求，進(jìn)而在研究壓縮傳感對(duì)稀疏空間信號(hào)重構(gòu)功能的基礎(chǔ)上，提出一種自適應(yīng)背景更新的基于壓縮傳感域的背景差分方法。改進(jìn)的算法將對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)提取轉(zhuǎn)化為對(duì)信號(hào)的重構(gòu)，降低了采樣和計(jì)算的負(fù)擔(dān)，而

3、自適應(yīng)的背景更新對(duì)于各種外部環(huán)境的變化具有更強(qiáng)烈的適應(yīng)性和經(jīng)濟(jì)性，增強(qiáng)了目標(biāo)檢測(cè)算法的魯棒性。
　　最后深入研究了貝葉斯估計(jì)原理和用于非線性非高斯空間模型的粒子濾波算法相關(guān)理論系統(tǒng)，同時(shí)介紹了通過狀態(tài)向量劃分而分別采取不同采樣策略的三種粒子濾波算法。針對(duì)基于粒子濾波的視覺跟蹤基本理論框架中存在的粒子退化、遮擋干擾和稀疏信號(hào)未充分利用等缺點(diǎn)，提出一種融合壓縮傳感理論和動(dòng)態(tài)權(quán)值選擇的峰值跟蹤粒子濾波算法，并在跟蹤過程中對(duì)遮擋程度進(jìn)行分