基于全方位視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖象處理技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題，而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是視頻監(jiān)控的重要組成部分。本文基于全方位視覺(jué)設(shè)備獲取場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息，通過(guò)圖像序列幀中區(qū)域像素值的變化檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，根據(jù)目標(biāo)的特征實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。 本文選取減背景法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。采用統(tǒng)計(jì)方法建立背景模型并實(shí)現(xiàn)背景的自適應(yīng)更新，能夠在場(chǎng)景中存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的情況下實(shí)現(xiàn)背景的準(zhǔn)確提取。在圖像二值化處理過(guò)程中，本文實(shí)現(xiàn)了閾值

2、的自適應(yīng)選取，能夠適應(yīng)光照條件的變化，分割出較完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。 在對(duì)圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記處理時(shí)，傳統(tǒng)算法對(duì)鄰域內(nèi)的非零像素點(diǎn)需要兩兩作等價(jià)標(biāo)記處理，本文對(duì)該算法作了改進(jìn)，只需對(duì)其中的部分情況作等價(jià)標(biāo)記處理，大大減少了鄰域內(nèi)像素點(diǎn)間的等價(jià)匹配次數(shù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法能有效減少系統(tǒng)處理時(shí)間，滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性需求。 場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域通常包含有一定背景干擾物存在，對(duì)其進(jìn)行跟蹤會(huì)增加系統(tǒng)不必要的開(kāi)銷，針對(duì)這

3、一狀況，本文引入運(yùn)動(dòng)區(qū)域的幾何特征量，提出背景干擾過(guò)濾方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法能有效地過(guò)濾背景干擾，提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性，并且減少了系統(tǒng)的運(yùn)算量，提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的實(shí)時(shí)性。 針對(duì)全方位視覺(jué)中圖像發(fā)生扭曲的特性，本文提出將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的像素面積、中心坐標(biāo)、外接矩形等形態(tài)信息與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的顏色模型相結(jié)合進(jìn)行特征匹配，提高了目標(biāo)跟蹤的魯棒性；并且利用卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的預(yù)測(cè)，提高了目標(biāo)匹配的精度與速度。 最后，本文實(shí)現(xiàn)