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文檔簡介
1、運動目標(biāo)檢測與跟蹤是計算機視覺研究的主要課題之一，它融合了圖像處理、模式識別、人工智能以及自動控制等眾多領(lǐng)域的先進技術(shù)。在可視預(yù)警、安全監(jiān)控、機器導(dǎo)航、工業(yè)檢測、電視制導(dǎo)等視頻分析和處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。因此本研究課題具有重要的理論意義和實際價值。本文專注于運動目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)的研究。
采用改進的Surendra算法實現(xiàn)運動目標(biāo)檢測，即利用OTSU方法自適應(yīng)獲取閾值，利用幀間差分的方法獲取背景更新掩碼，利用其結(jié)果來控
2、制背景更新，結(jié)合形態(tài)學(xué)膨脹和腐蝕算法修正前景圖像；采用Kalman算法預(yù)測和CamShift算法跟蹤的組合算法實現(xiàn)運動目標(biāo)跟蹤，該方法以含有運動目標(biāo)的前景圖像為基礎(chǔ)，利用Kalman算法預(yù)測下一幀圖像目標(biāo)位置，利用運動目標(biāo)的顏色特征及運動狀態(tài)特征，循環(huán)多次確定搜索窗的大小和中心實施跟蹤。
在背景靜止情況下，改進的Surendra算法能夠真實地勾勒出運動物體輪廓；Kalman濾波和CamShift算法結(jié)合可有效地對運動目標(biāo)的
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