基于模板匹配技術(shù)的運動物體檢測的研究.pdf

1、運動物體的檢測一直都是人們所研究的一個重點領(lǐng)域，通過對運動物體的檢測，能大量減少人力和物力，為人們的日常生活和工作帶來很大的方便，有著廣泛的應(yīng)用前景。 本文是針對運動物體的跟蹤和檢測而提出的，目的是要實現(xiàn)在一般背景下對運動物體的檢測和跟蹤，基本適應(yīng)緩慢旋轉(zhuǎn)和形變情況下的跟蹤。對于運動物體進(jìn)行檢測，方法有很多種，但是紅外線和超聲波技術(shù)有著很明顯的局限性，容易被遮擋或障礙物所影響，從而無法實現(xiàn)跟蹤。人們對于檢測結(jié)果的可視化的需求也越

2、來越強(qiáng)烈，圖像處理技術(shù)經(jīng)過了多年的發(fā)展，和生物學(xué)、物理學(xué)、人工智能等多學(xué)科相結(jié)合，形成了機(jī)器視覺體系，其應(yīng)用也越來越廣泛，加上其技術(shù)成熟性和可實現(xiàn)性，利用圖像處理技術(shù)來間接實現(xiàn)對運動物體的檢測已經(jīng)成為了當(dāng)前的一個熱點。 通過比較了幾種常見的利用圖像處理技術(shù)來進(jìn)行運動檢測的方法，即光流法、背景相減法、時域差分法和塊匹配法，分析了這幾種方法的優(yōu)缺點。由于塊匹配法中的模板匹配有著其實現(xiàn)的簡單性以及其技術(shù)的成熟性，所以本文中利用模板匹配

3、技術(shù)來實現(xiàn)運動物體的檢測。因為跟蹤的對象是動態(tài)運動的物體，所以需要算法有很高的即時性，從而能快速響應(yīng)運動的物體，因此必須減少計算復(fù)雜度，加快計算速度，以便改進(jìn)跟蹤效果。 模板的處理工作是整個體系的基礎(chǔ)。由于圖像輪廓信息的簡單性，同時能對整個物體的大體特征進(jìn)行描述，所以本文是在輪廓圖像中取得模板數(shù)據(jù)，然后利用模板匹配技術(shù)進(jìn)行匹配工作。傳統(tǒng)的模板匹配技術(shù)存在著容易受周圍環(huán)境和光照的影響，魯棒性不佳、適用范圍狹窄、計算量較大等問題，針

4、對其不足之處進(jìn)行相關(guān)的改進(jìn)。引入了改進(jìn)的模板更新、模板變形、改進(jìn)的SSDA匹配方法以及運動預(yù)測等環(huán)節(jié)，同時改進(jìn)了匹配原則和搜索策略，改善了其模板匹配的適用范圍，提高了處理速度，增強(qiáng)了魯棒性。利用Visual C++6.0編程實現(xiàn)了跟蹤系統(tǒng)，把模板更新、模板變形和運動預(yù)測環(huán)節(jié)和傳統(tǒng)的模板匹配技術(shù)有機(jī)地結(jié)合了起來，形成一個完整的匹配算法。 實驗表明，該算法能較好地實現(xiàn)一般背景下的運動物體跟蹤，能適應(yīng)一定的目標(biāo)物體旋轉(zhuǎn)和形變等較復(fù)雜的