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视频图像序列中运动目标的获取与跟踪
作 者: 曹丽武
导 师: 傅勇
学 校: 华中科技大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 运动目标获取 运动目标跟踪 Kalman滤波 Mean Shift跟踪 视频序列
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 21次
引 用: 0次
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内容摘要
随着计算机性能的快速提高和图像处理技术的进步,视频图像序列中运动目标的获取与跟踪技术逐渐成为了机器视觉领域的一个重要的研究方向,吸引了越来越多学者的兴趣。视频图像序列中运动目标的获取与跟踪技术是诸多行业和领域如人机交互、交通管理、智能监控信息化的发展方向,同时它还是图像分析与图像理解的基础,因此研究运动目标的获取与跟踪技术具有十分重要的理论意义和应用价值。视频图像序列中运动目标的获取与跟踪主要分为准确获取运动目标区域和稳定跟踪运动目标两个方面。在运动目标的获取方面,论文首先分析了几种常用检测算法的优缺点,在此基础上提出一种融合了颜色和灰度信息的背景差分法来获取运动目标,即在灰度域和色彩域同时进行背景差分,认为灰度域和色彩域的变化同时大于各自阈值的像素点属于运动目标,再通过形态学滤波进行后期处理以提高检测的准确性。在运动目标的跟踪方面,针对当前Mean Shift算法在对与背景灰度接近的运动目标跟踪容易失败的问题,论文提出了一种融合了纹理、灰度和运动预测的Mean Shift算法来跟踪运动目标。首先使用LBP/C纹理和灰度特征建立目标模型,并以Bhattacharyya系数作为相似度量函数,然后利用Kalman滤波器在当前帧预测目标最有可能出现的区域,最后在预测区域使用Mean Shift算法搜索运动目标的位置。实验结果表明,论文中运动目标获取算法能排除大量的干扰信息,准确检测出运动目标区域。改进的运动目标跟踪算法在目标与背景灰度接近的情况下依然能很好地跟踪运动目标,提高了跟踪的准确性。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 1 绪论 9-16 1.1 论文的背景及意义 9-11 1.2 国内外研究现状 11-14 1.3 本文的主要工作及章节安排 14-16 2 基础理论知识 16-28 2.1 颜色空间模型 16-19 2.2 形态学滤波 19-23 2.3 LBP/C 纹理描述 23-28 3 运动目标获取 28-36 3.1 常用的运动目标获取方法 29-31 3.2 改进的融合颜色和灰度信息的背景差分法 31-33 3.3 实验结果和分析 33-36 4 运动目标跟踪原理与方法 36-59 4.1 Kalman 滤波器 37-41 4.2 Mean Shift 算法对运动目标的跟踪 41-55 4.3 融合了LBP/C 纹理和灰度信息的目标跟踪 55-56 4.4 实验结果和分析 56-59 5 总结与展望 59-61 致谢 61-62 参考文献 62-66 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 66
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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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