基于信息融合的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、視頻序列圖像中的目標(biāo)跟蹤，作為計算機視覺研究的重要分支，正越來越廣泛地應(yīng)用于國防建設(shè)和國民經(jīng)濟各個領(lǐng)域。傳統(tǒng)的基于可見光的目標(biāo)跟蹤，很容易受到光照、遮擋物等因素的影響而導(dǎo)致跟蹤目標(biāo)的丟失。為此，論文在傳統(tǒng)的基于可見光目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，對基于紅外/可見光融合的運動目標(biāo)跟蹤方法和基于音視頻信息融合的目標(biāo)跟蹤方法進行了研究。主要工作有:
　　 1)研究視頻運動目標(biāo)的跟蹤算法，利用MeanShift算法對可見光運動目標(biāo)進行跟蹤，實現(xiàn)了基

2、本運動目標(biāo)的跟蹤;同時針對MeanShift算法跟蹤窗的大小不能跟隨運動目標(biāo)尺寸而變化的問題，研究并實現(xiàn)了運動目標(biāo)跟蹤的CamShift算法，防止了跟蹤對象的丟失，提高了目標(biāo)跟蹤的魯棒性;
　　 2)在充分學(xué)習(xí)圖像融合方法的基礎(chǔ)上，研究了基于序列圖像超分辨率復(fù)原和運動目標(biāo)檢測的紅外/可見光圖像融合方法，通過改善跟蹤目標(biāo)序列圖像的質(zhì)量進而提高了目標(biāo)跟蹤效果。實驗結(jié)果表明，基于融合的序列圖像的目標(biāo)跟蹤，比單一的可見光圖像跟蹤或紅外圖