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视频序列中动目标检测与追踪算法研究

作 者: 李扬
导 师: 胡方明
学 校: 西安电子科技大学
专 业: 电路与系统
关键词: Opencv 运动目标检测 目标追踪 卡尔曼 Meanshift
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 119次
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内容摘要


在日常生活中,人所感知周围环境的信息当中,视觉信息占了很大的比重,近年来随着经济社会的快速发展,视频监控系统在生产生活当中的需求越来越大,传统的监控系统需要人员值守,有一定的局限性,所以研究一套智能化的视频监控系统就显得非常的重要。视频序列的运动目标检测和追踪就是智能监控系统中一个非常重要的课题,具有非常广阔的应用前景。本文针对视频序列中的运动目标检测和追踪展开研究,全面的总结目前在该领域的研究成果,在此基础之上深入分析目前存在的问题和难点,并给出改进的算法进行实现。在动目标检测方面,本文首先研究目前常用的三种检测方法,分析比较这三种算法的优缺点,在背景减除法的基础之上提出背景自适应更新的模型,有效提高检测算法的适用性。在目标追踪方面,本文列出目标追踪的三种实现方法,具体的介绍卡尔曼滤波和Meanshift算法,提出一种融合卡尔曼滤波和Meanshift算法的综合追踪方法,经过实际检验,能够准确的对运动目标实现检测和追踪。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 引言  7-8
  1.2 论文的研究背景和现状  8-11
    1.2.1 动目标检测  10-11
    1.2.2 目标追踪  11
  1.3 论文的整体工作内容和架构  11-13
第二章 视频图像处理的基本理论工具介绍  13-25
  2.1 软件介绍  14-15
  2.2 颜色模型  15-17
    2.2.1 HSV 颜色模型  15-16
    2.2.2 HIS 颜色模型  16
    2.2.3 RGB 颜色模型  16-17
  2.3 颜色模型的转化  17-19
    2.3.1 RGB 转换到 HIS  18
    2.3.2 HIS 转换到 RGB  18-19
  2.4 图像预处理  19-23
    2.4.1 直方图均衡化  19-22
    2.4.2 均值滤波  22
    2.4.3 中值滤波  22-23
  2.5 图像形态学  23-24
  2.6 本章小结  24-25
第三章 动目标检测方法  25-37
  3.1 引言  25-26
    3.1.1 运动目标检测  25
    3.1.2 目标分类  25-26
    3.1.3 运动目标追踪  26
    3.1.4 目标行为识别和理解  26
  3.2 帧间差法  26-28
  3.3 光流法  28-29
  3.4 背景相减法  29-32
  3.5 三种算法的比较  32-33
  3.6 本文所用检测方法  33-34
  3.7 本章小结  34-37
第四章 目标追踪  37-51
  4.1 运动目标追踪算法  38-39
    4.1.1 基于轮廓匹配的运动目标跟踪  38-39
    4.1.2 基于特征匹配的运动目标跟踪算法  39
    4.1.3 基于区域匹配的跟踪算法  39
  4.2 卡尔曼滤波理论  39-41
  4.3 Meanshift 算法  41-47
    4.3.1 Meanshift 算法  41-45
    4.3.2 收敛性证明  45-47
  4.4 本文所用追踪方法  47-50
    4.4.1 综合算法  48-49
    4.4.2 实验结果和分析  49-50
  4.5 本章小结  50-51
第五章 总结和展望  51-53
  5.1 总结  51
  5.2 展望  51-53
致谢  53-55
参考文献  55-58
攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果  58-59

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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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