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基于改进的光流场算法对运动目标的检测与跟踪技术研究
作 者: 朱婧
导 师: 焦淑红
学 校: 哈尔滨工程大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 运动目标识别和跟踪 光流 梯度 特征点匹配 Kalman滤波
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 633次
引 用: 2次
阅 读: 论文下载
内容摘要
运动目标识别和跟踪是计算机视觉领域非常活跃的一个课题,它有着广泛的应用,如视频会议,机器人导航,以及虚拟现实等。基本的分析方法有两种:基于特征的方法和基于光流的方法。本文主要采用基于光流的方法进行计算和分析。 首先,对图像进行预处理,包括图像平滑、阈值分割、边缘跟踪等。这样做的目的是去除图像噪声,分离目标和背景,并提取边缘,从而为光流场计算做好准备。 其次,为了实现对运动目标的检测,重点研究基于梯度和基于匹配的光流场算法,采用了改进的光流场算法,并对Horn&Schunck、Lucas&Kanade和特征点相关匹配算法进行仿真。实验表明基于局部的光流场算法性能优于基于全局的光流场算法。同时,实验还表明特征点相关匹配算法具有更省时,更精确的优点。 最后,在对运动目标跟踪算法中,研究了质心跟踪以及Kalman滤波跟踪算法,并预测了光流技术研究的趋势。实验表明质心跟踪实现简单,但不够准确。而Kalman滤波跟踪的修正功能使跟踪精度提高。
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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