復(fù)雜背景下目標(biāo)圖像跟蹤方法研究.pdf

1、圖像跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心課題之一，具有十分重要的意義和廣泛的實(shí)用價(jià)值。它融合了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)和研究成果。
　　 圖像跟蹤的實(shí)質(zhì)是一種從圖像信號(hào)中實(shí)時(shí)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)、提取目標(biāo)的位置信息、自動(dòng)跟蹤目標(biāo)的技術(shù)。其難點(diǎn)在于利用不可靠的信息在復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境中獲得可靠的跟蹤效果。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的采集是在自然場(chǎng)景下進(jìn)行的，不僅背景復(fù)雜，而且背景中很可能存在與目標(biāo)特征相似的區(qū)域，邊

2、緣是圖像最基本的特征，包含圖像中用于識(shí)別的信息，在圖像邊緣檢測(cè)中往往要求所檢測(cè)到的邊緣具有封閉特性。
　　 本文主要工作如下：
　　 1、給出了封閉邊緣檢測(cè)的一般步驟，詳細(xì)地分析了目前常用的算法，并對(duì)實(shí)際圖像封閉邊緣檢測(cè)算法的準(zhǔn)則和性能進(jìn)行了研究；
　　 2、在處理運(yùn)動(dòng)模糊圖像的過程中，傳統(tǒng)的代數(shù)恢復(fù)方法有很大的局限性。在分析了逆濾波恢復(fù)法和傳統(tǒng)代數(shù)恢復(fù)法的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種雙向遞推恢復(fù)圖像的方法，先用逆濾

3、波法恢復(fù)圖像得到圖像中間效果良好的部分，再利用雙向遞推法修正圖像中余下的部分。實(shí)驗(yàn)證明這是一種比較好的運(yùn)動(dòng)模糊圖像恢復(fù)方法；
　　 3、在運(yùn)動(dòng)物體在模糊圖像恢復(fù)基礎(chǔ)上，依據(jù)恢復(fù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓的位置、面積和外接矩對(duì)場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。運(yùn)動(dòng)跟蹤的同時(shí)，通過運(yùn)動(dòng)估計(jì)來(lái)預(yù)測(cè)下一時(shí)刻可能的運(yùn)動(dòng)。并通過估計(jì)值對(duì)檢測(cè)值的修正使下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)更準(zhǔn)確。本文采用了基于kalman濾波的估計(jì)算法。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看該方案取得比較理想的跟蹤效果。