目標(biāo)跟蹤過程中的遮擋問題研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心課題之一,具有十分重要的意義和廣泛的實(shí)用價(jià)值.它融合了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)和研究成果.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的實(shí)質(zhì)是一種從圖像信號(hào)中實(shí)時(shí)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo),提取目標(biāo)的位置信息,自動(dòng)跟蹤目標(biāo)的技術(shù).它的難點(diǎn)在于圖像信號(hào)采集過程中的信息損失和復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境.特別是跟蹤過程中的遮擋問題越來越成為限制跟蹤算法實(shí)用性的關(guān)鍵因素.如何解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤過程中的遮擋問題是本文的研

2、究重點(diǎn).本文首先分析了基于平移運(yùn)動(dòng)模型的傳統(tǒng)相關(guān)跟蹤算法,從映射函數(shù)、模板更新方面提高其精度,從匹配搜索策略方面的改進(jìn)提高其實(shí)時(shí)性.然后討論了基于Hausdorff距離的匹配跟蹤算法,并從算法實(shí)現(xiàn)的各個(gè)步驟著手進(jìn)一步提高其魯棒性.本文采用Susan角點(diǎn)檢測(cè)提取特征點(diǎn),該方法具有特征點(diǎn)提取準(zhǔn)確,簡(jiǎn)單快捷的優(yōu)點(diǎn),適用于高速跟蹤算法的底層處理;并對(duì)基于Hausdorff距離的匹配策略進(jìn)行改進(jìn),提高其匹配運(yùn)算的速度.將它與相關(guān)跟蹤算法進(jìn)行對(duì)比性

3、實(shí)驗(yàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析說明基于Hausdorff距離的匹配跟蹤算法表現(xiàn)出良好的抗遮擋性能,明顯優(yōu)于基于灰度的相關(guān)跟蹤算法.但是該算法有一定的適用范圍,對(duì)于目標(biāo)面積較小、幾何特征不明顯、目標(biāo)灰度與背景灰度相接近的情況下,無法取得計(jì)算Hausdorff距離的基礎(chǔ)——特征點(diǎn)點(diǎn)集.在這種情況下,需要尋求新的解決方案,本文采取利用kalman濾波器來改善相關(guān)跟蹤性能的方法來解決這個(gè)問題.在系統(tǒng)地研究了kalman濾波器的定義、性質(zhì)及其在跟蹤算法中