靜態(tài)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心課題之一，它融合了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制等相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，在視頻監(jiān)控、機(jī)器人 導(dǎo)航、視頻傳輸、視頻檢索、醫(yī)學(xué)圖像分析、氣象分析等許多領(lǐng)域有著廣泛的 應(yīng)用，因此本課題具有重要的理論意義和廣闊的實(shí)用價(jià)值。 針對(duì)不同的監(jiān)視場(chǎng)景，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法也不盡相同。本文主要研究了在靜態(tài)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的模板相關(guān)匹配算法和基于Hausdorff距離的模板匹配跟蹤算

2、法。本文的創(chuàng)新點(diǎn)和主要工作如下： l.研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。針對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)大多數(shù)應(yīng)用于靜態(tài)場(chǎng)景這一特點(diǎn)，提出了在運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)結(jié)合使用對(duì)稱(chēng)差分法和背景差分法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的算法。該方法首先根據(jù)對(duì)稱(chēng)差分圖像確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，然后在確定的運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)對(duì)背景差分圖像和對(duì)稱(chēng)差分圖像取“或”運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)證明，這種算法減少了背景差分圖像中的噪聲對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取結(jié)果的影響。 2．研究了基于金字塔的模板相關(guān)匹配算法。針對(duì)模板相關(guān)匹配算法的

3、計(jì)算量大，不能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)跟蹤的缺點(diǎn)，本文采用基于金字塔的模板相關(guān)匹配算法。這種匹配算法分為“粗匹配”和“精匹配”兩個(gè)階段，在“粗匹配”階段去掉了許多與目標(biāo)無(wú)關(guān)的位置，因此大大加快了匹配速度。 3．提出“優(yōu)勢(shì)點(diǎn)揀選法”。當(dāng)模板和圖像中邊緣點(diǎn)較多時(shí)，基于Hausdorff距離的模板匹配跟蹤算法計(jì)算量較大，因此本文根據(jù)Hausdorff距離的基本性質(zhì)，提出了“優(yōu)勢(shì)點(diǎn)揀選法”。在這種方法中，首先根據(jù)Hausdorff距離的距離閾值選出優(yōu)勢(shì)