視頻運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、視頻中運動目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中富有挑戰(zhàn)性的課題之一，在軍事制導(dǎo)、視覺導(dǎo)航、安全監(jiān)控、智能交通、視頻編碼、醫(yī)療診斷和氣象分析等眾多領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景，跟蹤算法的研究具有重要的實際意義和理論價值。 視頻運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)包括兩個重要部分：運動目標(biāo)檢測與跟蹤。本文的主要工作如下： 在運動目標(biāo)檢測方面，主要包括基于幀間差分法，基于背景差分的方法和基于光流場的方法。本文根據(jù)所處理的視頻圖像的特點，采用了基于多幀邊緣差異的

2、目標(biāo)檢測算法。該算法利用一組幀的邊緣差異來提取運動對象區(qū)域，通過聚類方法去除背景像素點，利用形態(tài)學(xué)算子得到對象分割模板。該方法的優(yōu)點是操作簡便、速度快、易于實現(xiàn)。 在運動目標(biāo)跟蹤方面，運動目標(biāo)跟蹤算法直接影響著運動目標(biāo)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法大多需要處理的數(shù)據(jù)量大，運算復(fù)雜。本文在對目標(biāo)檢測和跟蹤算法分析的基礎(chǔ)上，提出了兩種目標(biāo)跟蹤算法：“基于形心和矢量的視頻對象跟蹤”算法和“基于運動估計的Kalman濾波視頻對象跟

3、蹤”算法?！盎谛涡暮褪噶康囊曨l對象跟蹤”算法：視頻對象分割后，使用區(qū)域增長法將視頻對象分成若干個區(qū)域，然后利用視頻序列中連續(xù)兩幀中每個區(qū)域的形心和矢量的方向，快速、有效地自動跟蹤多個目標(biāo)對象。“基于運動估計的Kalman濾波視頻對象跟蹤”算法：首先進(jìn)行視頻對象分割，求出運動目標(biāo)的形心。再利用視頻序列中連續(xù)兩幀的形心和運動矢量信息，用kalman濾波對運動目標(biāo)的形心在下一幀的位置進(jìn)行預(yù)測，從而快速、有效地自動跟蹤多個目標(biāo)對象。實驗結(jié)果表