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基于卡尔曼滤波的视频跟踪技术的研究及应用

作　者: 王书玲
导　师: 彭玉青
学　校: 河北工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 目标检测 Kalman滤波 Mean Shift算法 CamShift算法 特征提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


视频序列中运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中研究的一个热点,在民用和军事上都具有广泛的应用,比如机器人视觉、可视预警、机器导航、交通管理、医学诊断以及智能监控等。视频跟踪的研究具有重要的实际意义和理论价值。到目前为止该课题仍然是一个难题,尤其在复杂的场景下进行跟踪,比如跟踪的运动目标发生形变、光照变化、背景干扰、遮挡等问题。本文从这些问题出发,主要完成了以下工作:首先从视频跟踪的两个方面目标检测和跟踪出发,分析了常用的算法以及简单的理论知识。然后介绍了几种常用的目标特征提取和匹配算法,重点研究了颜色直方图的特征提取,在此基础上提出了二维直方图特征提取。分析了Mean Shift算法和CamShift算法的原理,并把二维直方图应用在CamShift算法中。通过实验证明改进的CamShift算法在目标旋转、光照变化、部分遮挡而且背景颜色特征和目标颜色特征相似的情况下跟踪效果比传统的算法有所改进。最后论文提出了利用Kalman滤波器来对目标进行预测估计来解决完全遮挡这一问题。此算法通过Kalman滤波预测目标在当前帧的可能出现的位置然后利用改进的CamShift算法来进行跟踪。实验证明,Kalman滤波与改进的CamShift算法的结合对于目标被完全遮挡情况下的跟踪效果较好,并且该算法对于运动目标长时间的停留和速度快速变化情况下的跟踪都有很好的实用性。进一步提高了复杂背景下视频跟踪的鲁棒性、精确性和稳定性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-12
  §1-1 课题的研究背景与意义  8-9
  §1-2 国内外研究现状及发展趋势  9-10
  §1-3 本文主要内容与结构  10-12
第二章 视频跟踪算法概述  12-21
  §2-1 引言  12
  §2-2 视频跟踪算法的难点  12-13
  §2-3 常用的几种跟踪算法简介  13-14
    2-3-1 基于特征的跟踪算法  13-14
    2-3-2 基于区域统计的跟踪算法  14
    2-3-3 基于轮廓的跟踪算法  14
    2-3-4 基于模型的跟踪算法  14
  §2-4 目标检测概述  14-16
  §2-5 滤波预测算法简介  16-21
    2-5-1 卡尔曼滤波概述  16-17
    2-5-2 常用的滤波简介  17-20
    2-5-3 卡尔曼滤波的应用  20-21
第三章 运动目标特征提取与匹配  21-31
  §3-1 目标特征提取分类  21-25
    3-1-1 颜色特征提取  21-23
    3-1-2 边缘和轮廓特征  23-24
    3-1-3 纹理特征  24
    3-1-4 空间关系特征  24-25
  §3-2 直方图特征提取  25-28
    3-2-1 直方图  25
    3-2-2 RGB与HSV互转换  25-27
    3-2-3 改进的直方图  27-28
  §3-3 图像相关匹配方法  28-31
    3-3-1 灰度匹配  28-29
    3-3-2 特征匹配  29-31
第四章 基于kalman滤波与Camshift算法的视频跟踪  31-50
  §4-1 运动目标搜索算法  31-36
    4-1-1 绝对平衡搜索法  31-32
    4-1-2 均值漂移搜索算法  32-36
  §4-2 CamShift算法基本原理  36-38
    4-2-1 反投影计算  36-37
    4-2-2 CamShift算法流程  37-38
  §4-3 改进的CamShift算法  38-40
    4-3-1 改进CamShift算法的特征提取  38-39
    4-3-2 Kalman滤波与改进的CamShift算法的结合  39-40
  §4-4 实验分析  40-49
    4-4-1 特征提取实验分析  40-45
    4-4-2 结合算法实验分析  45-49
  §4-5 本章小结  49-50
第五章 系统设计与实现  50-54
  §5-1 开发环境概述  50-51
  §5-2 系统功能实现  51-54
第六章 总结与展望  54-55
  §6-1 论文工作总结  54
  §6-2 未来研究展望  54-55
参考文献  55-58
致谢  58

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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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