運(yùn)動場景中目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)是計算機(jī)視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，靜止場景中的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究已經(jīng)日趨成熟，在軍事、交通、工業(yè)制造等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。相對于靜止場景，運(yùn)動場景是指攝像機(jī)運(yùn)載平臺的姿態(tài)的改變而造成了背景與被檢測目標(biāo)之間的相對運(yùn)動。在運(yùn)動場景中，目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)將變得更加復(fù)雜。特別是在復(fù)雜的實際場景中，檢測與跟蹤技術(shù)的實時性和可靠性往往難以得到保證，是當(dāng)今檢測與跟蹤技術(shù)研究的難點。如何準(zhǔn)確區(qū)分背景與運(yùn)動目標(biāo)是運(yùn)動場景

2、的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的首要任務(wù)。 目前，運(yùn)動場景中的目標(biāo)檢測與跟蹤分為背景運(yùn)動補(bǔ)償技術(shù)、目標(biāo)檢測技術(shù)和目標(biāo)跟蹤技術(shù)三大部分。圍繞這三大技術(shù)環(huán)節(jié)，本文主要工作如下： 重點研究了背景運(yùn)動補(bǔ)償技術(shù)。提出了一種新的特征點檢測技術(shù)，即改進(jìn)的MIC算法。利用該算法提取出有效的特征點，結(jié)合有效的自適應(yīng)十字搜索算法和魯棒性較高的隨機(jī)樣本一致估計算法，求解出背景全局運(yùn)動模型的各個參數(shù)，從而快速有效地完成了運(yùn)動背景的補(bǔ)償。在背景補(bǔ)償?shù)幕A(chǔ)上