基于分層結(jié)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、視頻圖像處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的熱門(mén)研究方向之一，在人機(jī)交互、航空航天、交通監(jiān)控、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域中有著舉足輕重的作用，因此它被認(rèn)為頗具發(fā)展前景。經(jīng)過(guò)幾十年來(lái)眾多學(xué)者的不懈努力，該領(lǐng)域的技術(shù)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但實(shí)踐表明仍存在一些尚未解決的問(wèn)題。本論文針對(duì)靜止背景和擾動(dòng)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)、目標(biāo)外形顯著變化場(chǎng)景和多目標(biāo)遮擋場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　本論文具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　針對(duì)靜止背景下的檢測(cè)結(jié)果存在

2、誤差較大和對(duì)光照敏感的問(wèn)題，本文提出了一種基于YCbCr顏色空間碼本模型的檢測(cè)方法，并對(duì)此步驟處理結(jié)果進(jìn)行了陰影去除、移除孤立點(diǎn)和開(kāi)閉運(yùn)算的后處理，有效解決了目標(biāo)陰影和空洞問(wèn)題。
　　針對(duì)擾動(dòng)背景下的目標(biāo)檢測(cè)噪聲較大和效率低的問(wèn)題，本文對(duì)上述算法采用分層結(jié)構(gòu)構(gòu)成新的檢測(cè)算法。針對(duì)上述兩種情況下的檢測(cè)方法，本文均進(jìn)行了仿真測(cè)試，并對(duì)重點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文提出的檢測(cè)算法具有較好的處理結(jié)果。
　　外形顯著變化場(chǎng)景下

3、的目標(biāo)跟蹤，經(jīng)常會(huì)遇到跟蹤丟失和誤差較大的問(wèn)題。本文針對(duì)此，提出了一種包含兩層結(jié)構(gòu)的耦合模型建模目標(biāo)。另外，對(duì)該模型中的參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。在此基礎(chǔ)上，選取最佳參數(shù)組合進(jìn)行該方法的仿真測(cè)試。使用三個(gè)不同序列進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了該方法針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)尺寸、外形變化的跟蹤具有較小的失敗率和較高的準(zhǔn)確率。
　　多目標(biāo)遮擋場(chǎng)景下的目標(biāo)跟蹤，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)不同目標(biāo)間的碰撞和遮擋問(wèn)題。針對(duì)此，本文利用一種含低層跟蹤和高層跟蹤的分層結(jié)構(gòu)方法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。