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复杂背景下目标的快速检测与跟踪

作　者: 贾磊
导　师: 焦淑红
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 运动目标检测背景差分法 MeanShift算法 CamShift算法 Kalman滤波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 33次
引　用: 0次
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内容摘要

计算机视觉识别和数字图像处理近二十年的发展十分迅速,而对于图像识别和目标跟踪的研究在该领域非常活跃,目标跟踪技术被十分广泛地应用在机器人导航、医学图像分析、智能监视系统以及视频图像压缩和传输等方面。然而,由于应用场景和环境变化大,目前运动目标检测算法都比较复杂、耗时而且缺乏鲁棒性,在实际的处理特别是实时应用中受到了很大的限制。本文重点研究了复杂背景下目标的快速检测与跟踪,对背景建模以及运动目标的检测的相关问题进行了探讨和研究,分别进行了背景差法的运动目标检测仿真,CamShift算法对单目标的运动人体进行跟踪仿真,并且结合Kalman滤波技术对有遮挡的运动人体进行了跟踪仿真。本文首先讨论了背景差分法对运动目标的识别与跟踪,对视觉场景进行了背景建模,然后利用背景差法将运动目标与背景分离,通过灰度化处理,得到前景为白色,背景为黑色的分离图像序列。接下来在MeanShift算法的基础上,编程实现CamShift算法,并对单个运动目标进行了跟踪仿真实验,并给出了跟踪效果图。最后本文研究了运动目标的遮挡与分离问题,提出了借助Kalman滤波器对目标的运动状态进行预测和估计,从而增加目标遮挡和分离后判断的可靠性。在将CamShift跟踪与Kalman滤波两种算法结合后,本文给出了一个针对有遮挡运动目标的完整跟踪设计方案,并按照此算法进行了仿真实验,实验证明对有遮挡双运动目标的跟踪效果令人满意。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 课题研究的目的和意义  9-10
  1.2 课题的国内外研究现状  10-12
  1.3 本文研究内容  12-14
第2章运动目标检测系统的构成  14-17
  2.1 系统模型  14-15
  2.2 系统运行流程  15-16
  2.3 本章小结  16-17
第3章图像序列中运动目标检测  17-25
  3.1 连续相邻帧间差分法  17-20
  3.2 背景差分法  20-21
  3.3 光流法  21-22
  3.4 算法的对比与选取  22-24
  3.5 本章小结  24-25
第4章背景模型的建立  25-40
  4.1 时间平均背景建模  25-28
  4.2 时间中值背景建模  28-30
  4.3 高斯背景建模  30-39
    4.3.1 单高斯背景模型  30-31
    4.3.2 混合高斯背景模型  31-36
    4.3.3 背景更新策略  36-37
    4.3.4 混合高斯背景建模的Matlab实现  37-39
  4.4 本章小结  39-40
第5章运动目标快速检测与跟踪的仿真实现  40-64
  5.1 运动目标跟踪算法  40-41
    5.1.1 基于区域的跟踪  40
    5.1.2 基于特性的跟踪  40
    5.1.3 基于变形模板的跟踪  40-41
    5.1.4 基于模型的跟踪  41
  5.2 Mean Shift算法的原理  41-43
  5.3 Cam Shift算法的原理  43-44
  5.4 本文选用的技术路线和特征的选择  44-53
    5.4.1 基于直方图的反向投影  45-47
    5.4.2 Mean Shift算法实现  47-48
    5.4.3 改进型Cam Shift算法实现  48-53
  5.5 遮挡处理  53-54
  5.6 Kalman滤波的原理  54-55
  5.7 双目标跟踪流程  55-62
  5.8 本章小结  62-64
结论  64-66
参考文献  66-69
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  69-70
致谢  70

复杂背景下目标的快速检测与跟踪

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