運(yùn)動(dòng)背景圖像序列中目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)主要研究方向，在視覺導(dǎo)航、智能監(jiān)控、人機(jī)交互、醫(yī)療診斷和安全監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中有著廣闊的研究和應(yīng)用前景。目前靜止背景中的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。但普遍情況下攝像頭是隨著平臺(tái)運(yùn)動(dòng)動(dòng)的，由于攝像頭運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的背景運(yùn)動(dòng)給運(yùn)動(dòng)背景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤很大困難，使得實(shí)時(shí)性和可靠性難以得到保證。因此，運(yùn)動(dòng)背景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究具有重要的實(shí)際意義。
　　本文在分析了靜止

2、背景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基于背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)。首先使用中值濾波對(duì)輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除圖像中的噪聲;其次結(jié)合背景運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)和圖像處理的基本方法，采用預(yù)檢驗(yàn)方法篩選待匹配塊，以減少塊匹配算的運(yùn)算時(shí)間;然后深入分析和比較了幾種經(jīng)典塊匹配算法，并采用了自適應(yīng)十字搜索算法(ARPS)得到待匹配塊的運(yùn)動(dòng)矢量;求出匹配塊的運(yùn)動(dòng)矢量后，使用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性(RANSAC)加最小二乘法(LS)在剔

3、除錯(cuò)誤匹配塊和目標(biāo)上的匹配塊，得到最佳仿射模型參數(shù)，并使用雙線性插值實(shí)現(xiàn)背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。最后，將背景補(bǔ)償幀與參考幀進(jìn)行差分，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息后，為了加快目標(biāo)檢測(cè)速度，本文利用Kalman濾波對(duì)目標(biāo)進(jìn)行了跟蹤。
　　本文首先介紹了目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)知識(shí);其次，重點(diǎn)介紹了背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，并通過實(shí)驗(yàn)來證明了其有效性;再次，在背景補(bǔ)償?shù)幕A(chǔ)上，利用簡(jiǎn)單有效的幀差法，并結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波和連通性分析，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)與定位。最后本文在MATLAB平臺(tái)上