基于特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的重要內(nèi)容,它在航空航天、智能機(jī)器人、自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像分析以及視頻壓縮等領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用。 數(shù)字圖像由于在獲?。〝?shù)字化過(guò)程)和傳輸過(guò)程中受到脈沖影響而產(chǎn)生噪聲,噪聲去除的質(zhì)量將直接影響圖像分割、邊緣檢測(cè)、特征提取等后續(xù)處理的效果。椒鹽噪聲是圖像噪聲的一個(gè)重要種類,傳統(tǒng)椒鹽噪聲去噪方法存在模糊圖像邊緣等細(xì)節(jié)信息的缺點(diǎn),本文對(duì)此進(jìn)行了改進(jìn)。算法首先根據(jù)椒鹽噪聲幅值分布特點(diǎn)把圖

2、像像素分為信號(hào)點(diǎn)和可能的噪聲點(diǎn),然后利用方向信息、均方差來(lái)判斷可能的噪聲點(diǎn)是否為邊緣點(diǎn),對(duì)邊緣點(diǎn)和真正的噪聲點(diǎn)采取不同的方法進(jìn)行濾波。此外,引進(jìn)迭代濾波的思想,在有效去除噪聲的基礎(chǔ)上較好地保留了圖像細(xì)節(jié),提高了濾波的準(zhǔn)確性和算法的自適應(yīng)性。 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面,為檢測(cè)出微小運(yùn)動(dòng)和緩慢變化,累積差分方法需要多幀圖像進(jìn)行累積,不僅算法的時(shí)空開(kāi)銷大而且檢出背景紋理多。對(duì)此,本文提出了加權(quán)累積差分方法,根據(jù)實(shí)際應(yīng)用確定最少累積幀數(shù),在既

3、定幀數(shù)下根據(jù)幀間距不同對(duì)累積差分圖像的影響設(shè)置權(quán)值,進(jìn)行加權(quán)累積。權(quán)值設(shè)置條件滿足既能檢測(cè)出微小運(yùn)動(dòng)和緩慢變化,又能有效抑制檢出噪聲點(diǎn)。加權(quán)累積差分方法既縮減了累積圖像的幀數(shù),提高了目標(biāo)檢測(cè)的速度,減少了誤檢出的背景紋理,又突出了相異幀差異的累積作用,有效檢測(cè)出微小運(yùn)動(dòng)和緩慢變化目標(biāo),大大提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的精度和效率。 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面,本文采用基于特征點(diǎn)的跟蹤方法。用包含灰度特征和幾何特征的一維向量來(lái)表征特征點(diǎn),利用最大速

4、度原則確定特征點(diǎn)的匹配范圍,提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的效率。在逐幀進(jìn)行特征點(diǎn)匹配時(shí),為解決匹配錯(cuò)誤進(jìn)行回溯處理的問(wèn)題,本文根據(jù)視差一致性原則設(shè)計(jì)出一種非回溯的誤匹配檢測(cè)方法,在匹配前最大限度地解決匹配錯(cuò)誤及多對(duì)一匹配問(wèn)題,提高了目標(biāo)跟蹤實(shí)時(shí)性和魯棒性。當(dāng)使用遮擋系數(shù)判定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí),為每一個(gè)目標(biāo)建立跟蹤矩形框,根據(jù)特征點(diǎn)匹配對(duì)的視差計(jì)算目標(biāo)質(zhì)心的位置。當(dāng)目標(biāo)被完全遮擋時(shí),確定矩形框相交疊部分內(nèi)的爭(zhēng)議點(diǎn)分別屬于哪一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo),然后使用Ka

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