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基于图像序列的目标检测与跟踪方法的研究

作　者: 乔文
导　师: 赵杰
学　校: 河北大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 图像序列目标检测目标跟踪 Mean shift算法 Kalman滤波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 186次
引　用: 1次
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内容摘要

基于图像序列的运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的关键技术之一,该技术融合了计算机应用、模式识别、图像处理、人工智能、数学等多门学科的关键技术,现在已经广泛地应用在医学图像分析、机器人导航、智能交通、视频监控等领域。因此运动目标检测与跟踪算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究了固定位置的单摄像机所拍摄的图像序列中运动目标检测和跟踪算法。对于运动目标检测,主要介绍了帧间差分法和背景差分法。在帧间差分法的基础上,实现了帧间差分相乘的检测方法,该方法对于场景中的微小变化具有一定的抗干扰能力。同时实现了基于Surendra背景更新估计的背景差分法,并分析了帧间差分法和背景差分法各自的特点,提出了帧间差分相乘法和基于Surendra背景差分法相结合的检测方法,使得检测到的目标信息更加完整。目前应用于运动目标跟踪的技术以Mean shift算法为常见,为了实现对运动目标的准确跟踪,利用了Meanshift算法对运动目标进行跟踪,但是该算法的不足之处在于在目标遮挡状态下很容易失效。因此,本文采用Kalman滤波与Mean shift相结合的跟踪算法,当目标遮挡时引入Kalman滤波对目标进行跟踪。该算法利用卡尔曼滤波器进行参数辨识,使发生遮挡后的跟踪系统能够具有后续的状态预测能力,保证了存在遮挡时对目标的正确跟踪,提高了跟踪的可靠性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 选题背景及意义  9-10
  1.2 研究现状  10-12
    1.2.1 运动目标检测的研究  10-11
    1.2.2 运动目标跟踪的研究  11-12
  1.3 本文所做的工作  12-14
第2章图像预处理技术  14-25
  2.1 主要的颜色模型  14-16
  2.2 图像去噪算法  16-19
    2.2.1 均值滤波法  16-17
    2.2.2 中值滤波法  17-19
  2.3 图像的二值化  19-22
  2.4 数学形态学处理  22-23
  2.5 二值图像的连通性分析  23-24
  2.6 本章小结  24-25
第3章图像序列中运动目标检测  25-38
  3.1 基于帧间差分的目标检测方法  25-29
    3.1.1 帧差法原理  25-26
    3.1.2 帧间差分相乘方法  26-28
    3.1.3 实验结果  28-29
  3.2 基于背景差分的目标检测  29-34
    3.2.1 背景差分原理  29
    3.2.2 背景的获取  29-32
    3.2.3 基于Surendra的背景差分法  32-33
    3.2.4 实验结果  33-34
  3.3 背景差分与帧间相乘差分相结合的检测方法  34-35
  3.4 实验结果及分析  35-36
  3.5 本章小结  36-38
第4章图像序列中运动目标跟踪  38-53
  4.1 Mean shift算法  38-46
    4.1.1 Mean shift原理  38-41
    4.1.2 目标跟踪中的Mean shift算法  41-43
    4.1.3 目标跟踪算法的步骤  43-44
    4.1.4 实验结果及分析  44-46
  4.2 卡尔曼滤波算法  46-49
    4.2.1 Kalman滤波原理  46-48
    4.2.2 基于卡尔曼滤波的状态估计  48-49
  4.3 卡尔曼滤波算法与Mean shift算法相结合的目标跟踪  49-52
    4.3.1 跟踪算法步骤  50
    4.3.2 实验结果  50-52
  4.4 本章小结  52-53
第5章总结与展望  53-55
  5.1 总结  53
  5.2 进一步工作展望  53-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
攻读硕士学位期间发表论文情况  59

基于图像序列的目标检测与跟踪方法的研究

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