基于tMHI的運動目標跟蹤方法研究.pdf

1、隨著計算機視覺理論的發(fā)展，視頻中的運動目標分析技術(shù)有了很大的進步。其中。視頻圖像中的運動目標跟蹤在計算機視覺研究當中具有重大的研究意義?，F(xiàn)在已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到視頻監(jiān)控、視覺導航、人機交互等研究領(lǐng)域。國內(nèi)外已經(jīng)對運動目標跟蹤進行了大量的研究，也提出了一些有效可行的方法，但對于復雜場景下的運動目標跟蹤問題，設(shè)計出一個同時確保跟蹤方法的實時性、準確性、以及魯棒性的方法仍然是一個很有挑戰(zhàn)性的課題。本文基于目標的歷史運動信息，對復雜視覺環(huán)境下的運

2、動目標跟蹤問題進行分析研究，所做的主要的工作如下:
　　首先介紹了關(guān)于運動目標跟蹤問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢，并闡述分析了運動目標跟蹤的相關(guān)理論基礎(chǔ)。
　　然后針對傳統(tǒng)方法在目標本身外觀發(fā)生變化以及場景變化例如遮擋和光照改變等的情形下容易產(chǎn)生漂移或者是跟丟的現(xiàn)象，提出一種基于帶時間片的運動歷史圖像(tMHI-HSV)的雙模板匹配(DTM)實時運動目標跟蹤方法。用運動歷史圖像分割方法對圖像序列中的運動目標進行分割后得到帶

3、時間片的運動歷史圖像，獲取目標的歷史運動信息。該方法對多幀圖像進行分析處理，具有更強的魯棒性，同時結(jié)合HSV顏色空間特征來描述目標外觀模型?？紤]到在跟蹤過程中目標的外觀會發(fā)生很大的變化，設(shè)計一種雙模板匹配策略對目標進行定位。與傳統(tǒng)方法使用初始幀目標當做目標模板不同，本文保留初始的離線模板，同時實時更新在線模板，并按設(shè)置的閾值更新離線模板，使用兩個模板進行匹配定位，確保了跟蹤的準確性和魯棒性。
　　最后，通過融合邊緣方向和顏色特征來