基于全局運動補償?shù)膭討B(tài)背景下目標檢測與軌跡跟蹤方法研究.pdf

1、動態(tài)背景下的目標檢測與跟蹤技術是計算機視覺領域占有重要地位的課題之一。在精確制導武器、交通監(jiān)控、移動機器人視覺導航、智能車輛等領域有著廣泛的應用前景。研究由于攝像機運動引起了背景運動,檢測并跟蹤其中的運動目標具有重要的實踐意義和理論價值。
　　 本文對動態(tài)背景下多運動目標檢測和軌跡跟蹤技術進行了深入研究。主體上分為兩大部分,前一部分深入分析了基于全局運動補償?shù)膭討B(tài)背景下運動目標檢測方法,后一部分則在此基礎上,進一步提出了基于粒子

2、濾波器的目標軌跡跟蹤問題的解決方案。
　　 在運動目標檢測部分,本文采用了基于宏塊匹配的六參數(shù)全局運動估計的方法進行全局運動補償,有效的消除了攝像機在非穩(wěn)定情況下對目標檢測和跟蹤性能帶來的不利影響。同時,在宏塊匹配前對圖像序列采取了圖像剪裁和邊緣信息提取,通過宏塊預判剔除紋理信息不豐富的宏塊。在宏塊匹配搜索過程中,本文提出了一種九點十字搜索法,相對傳統(tǒng)的搜索法,減小了數(shù)據(jù)量,提高了算法的實時性。得出攝像機全局運動參數(shù)后,在雙線性

3、插值理論的基礎上對背景運動進行了補償。補償后運用靜態(tài)背景下幀間差分的方法提取運動目標區(qū)域,并在此過程中,提出了一種基于形態(tài)學處理和小區(qū)域去噪相結合的小目標檢測方法。實驗結果表明,該算法能夠在動態(tài)背景下正確的提取到運動目標區(qū)域。
　　 在運動目標跟蹤部分,為了使目標跟蹤方法對目標的旋轉、形變以及顏色非單一等各種復雜情況具有較強的魯棒性,本文結合粒子濾波技術采用了一種基于加權顏色直方圖的目標跟蹤方法。將目標的加權顏色直方圖作為目標的