復(fù)雜場(chǎng)景下灰度圖像目標(biāo)的精確跟蹤方法研究.pdf

1、成像跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一項(xiàng)具有實(shí)際意義和挑戰(zhàn)性的研究課題。本文旨在研究復(fù)雜場(chǎng)景下，如何有針對(duì)性地提高目標(biāo)跟蹤算法的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度成像目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。
　　論文首先結(jié)合國(guó)內(nèi)外發(fā)展情況討論分析了灰度圖像跟蹤的難點(diǎn)，對(duì)圖像濾波、圖像分割等預(yù)處理方法進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　其次，在對(duì)LBP模式下圖像紋理直方圖分布特性深入分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于LBP模式改進(jìn)的紋理特征提取方法，理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明，與常規(guī)方法

2、相比，該方法計(jì)算量小，其特征值分布更符合復(fù)雜背景下成像目標(biāo)的灰度特征，且相鄰兩幀的特征值分布具有更好的相似性，有效提高了目標(biāo)特征描述的準(zhǔn)確性。
　　本文著重研究和改進(jìn)了基于均值移位的跟蹤算法，針對(duì)灰度圖像跟蹤問(wèn)題提出了改進(jìn)算法，并將其與粒子濾波理論結(jié)合用于復(fù)雜場(chǎng)景下灰度成像目標(biāo)的跟蹤。分析指出了采用常規(guī)直方圖跟蹤的主要問(wèn)題是，由于目標(biāo)色彩信息貧乏，背景和目標(biāo)的成像灰度差異較小，因而易導(dǎo)致陷于局部相似，使跟蹤點(diǎn)發(fā)生漂移，甚至導(dǎo)致跟蹤

3、失敗。在對(duì)傳統(tǒng)的均值移位跟蹤算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出和構(gòu)建了一種基于聯(lián)合特征加權(quán)的改進(jìn)直方圖描述方法，利用Bhattacharyya系數(shù)計(jì)算目標(biāo)區(qū)域相似度測(cè)量值，采用均值移位迭代方法進(jìn)行匹配區(qū)域搜索，從而有效提高灰度成像目標(biāo)的跟蹤穩(wěn)定性。為進(jìn)一步解決目標(biāo)跟蹤過(guò)程中的精確定位問(wèn)題，將改進(jìn)后的均值移位與粒子濾波相結(jié)合進(jìn)行跟蹤，試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠在復(fù)雜背景下及目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)時(shí)對(duì)鎖定目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤定位，跟蹤誤差小，具有較強(qiáng)的跟蹤魯棒性。