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1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,在軍事視覺(jué)制導(dǎo)、智能武器、導(dǎo)彈預(yù)警、智能安防、交通導(dǎo)航、視頻檢索、醫(yī)療診斷等許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,但當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)并不盡如人意,嚴(yán)重阻礙了其應(yīng)用推廣,因此,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法和跟蹤算法的研究具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。 本文主要研究靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法和跟蹤算法。 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分,討論了經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)算法:差分法和光流法,并分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。差分法
2、中的幀間差分法具有原理簡(jiǎn)單,計(jì)算復(fù)雜度低,但是輪廓提取不是很準(zhǔn)確;snake算法能夠提供較準(zhǔn)確的目標(biāo)輪廓,但是存在需要預(yù)先設(shè)定目標(biāo)輪廓,運(yùn)算量大的問(wèn)題。論文在此基礎(chǔ)上提出的改進(jìn)幀間差分法(對(duì)稱差分)首先標(biāo)出目標(biāo)的大致輪廓,然后通過(guò)snake算法的迭代運(yùn)算計(jì)算出目標(biāo)較為精確的輪廓,用于目標(biāo)跟蹤,在snake算法迭代過(guò)程中,引入Douglas-Peucker(DP)算法在不降低snake算法準(zhǔn)確性的同時(shí)降低其計(jì)算量。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該融
3、合算法具有很好的魯棒性和實(shí)時(shí)性,可以用于實(shí)時(shí)視頻檢測(cè)。 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤部分,本文以目標(biāo)追蹤算法中的經(jīng)典算法之一均值漂移算法為研究重點(diǎn),該方法收斂比較快,能夠?qū)⒛繕?biāo)的特征信息和空間信息有效地結(jié)合起來(lái),避免了使用復(fù)雜模型描述目標(biāo)的形狀、外觀及其運(yùn)動(dòng),但是存在著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與背景顏色相近,或物體嚴(yán)重遮擋時(shí)會(huì)丟失目標(biāo),在目標(biāo)大小發(fā)生變化時(shí)也可能會(huì)造成跟蹤丟失。由此,論文提出了一種改進(jìn)的均值漂移算法,將均值漂移算法和卡爾曼濾波相融合在一起,
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