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基于视频图像序列的稳像和目标跟踪技术研究

作　者: 曾清乐
导　师: 王洪玉
学　校: 大连理工大学
专　业: 电路与系统
关键词: 稳像 目标跟踪 积分图像 颜色-空间
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


当今,视频图像序列稳像技术和目标跟踪技术成为学者们研究的热点。随着移动电子设备日益广泛使用,手持摄像机、车载船载摄像等拍摄的视频由于相机的无意运动而引起抖动。抖动的视频不仅影响视觉观看,还会对后期处理造成困难,例如：目标跟踪、视频压缩等。因此,去除视频中的不规则抖动具有重要的应用价值。目标跟踪技术在视频监控,人机交互等领域有广泛的应用,本文后续对目标跟踪做了一些研究。视频图像序列稳像技术主要包括两个模块：运动估计和运动补偿。其中运动估计模块是最重要的部分,它通过不同算法分析图像的内容,获得图像帧间的全局运动参数。本文首先研究了几种常见的运动估计算法,提出了一种基于图像特征块的运动估计算法。首先在图像中提取纹理特征比较明显的点,以特征点为中心点构造特征块,在参考帧中搜索最优的匹配块；然后利用距离约束准则剔除误匹配点和局部运动物体上的点；最后代入运动模型求解得到全局运动参数。运动补偿是通过运动滤波得到运动补偿矢量。根据运动补偿矢量,将图像反方向补偿,去除抖动分量,本文研究利用比例积分控制器实现运动补偿。在目标跟踪方面,本文在粒子滤波的框架下,采用改进的颜色空间模型作为目标的观测模型,计算目标模板颜色直方图与粒子的颜色直方图巴氏距离,最后确定待跟踪目标的准确位置；在直方图的统计方面,本文根据快速积分图像原理,利用积分直方图方法快速统计搜索区域的积分直方图,要计算候选目标的直方图,只需要通过加、减运算就能快速得到。经实验证明,本文提出的稳像方法和目标跟踪方法有较好的效果,能达到实时。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 稳像与目标跟踪技术的研究背景和意义  8-10
  1.2 稳像和目标跟踪技术国内外发展状况  10-11
  1.3 本文主要工作和各章节安排  11-13
2 电子稳像理论的基本方法  13-28
  2.1 引言  13
  2.2 相机运动模型  13-15
  2.3 图像的运动模型  15-17
  2.4 运动估计  17-26
    2.4.1 块匹配法  18-20
    2.4.2 代表点匹配法  20-21
    2.4.3 灰度投影法  21-22
    2.4.4 位平面法  22-23
    2.4.5 变换域法  23-24
    2.4.6 特征匹配法  24-26
  2.5 运动补偿  26-27
  2.6 稳像性能评价  27
  2.7 本章小结  27-28
3 基于特征块匹配的稳像算法  28-44
  3.1 引言  28-29
  3.2 基于特征块运动估计  29-36
    3.2.1 特征块提取  29-32
    3.2.2 自适应特征块匹配  32
    3.2.3 误匹配剔除  32-35
    3.2.4 全局运动参数  35-36
  3.3 运动补偿  36-40
    3.3.1 自适应运动滤波  36-39
    3.3.2 反方向补偿  39-40
  3.4 实验结果及分析  40-43
  3.5 本章小结  43-44
4 粒子滤波算法  44-53
  4.1 引言  44
  4.2 目标运动模型  44-45
  4.3 粒子滤波器  45-49
    4.3.1 蒙塔卡罗方法  45-46
    4.3.2 重要性采样  46-47
    4.3.3 贝叶斯滤波  47-49
  4.4 标准的粒子滤波  49-52
  4.5 本章小结  52-53
5 基于颜色_空间的粒子滤波目标跟踪算法  53-69
  5.1 引言  53
  5.2 颜色模型  53-57
    5.2.1 RGB颜色模型  53-55
    5.2.2 HSV颜色模型  55-56
    5.2.3 RGB颜色模型转HSV颜色模型  56-57
  5.3 颜色直方图统计  57
  5.4 改进的颜色_空间直方图  57-59
  5.5 积分图像及积分直方图  59-60
    5.5.1 积分图像  59
    5.5.2 积分直方图  59-60
  5.6 基于颜色_空间特征的目标跟踪算法过程  60-63
  5.7 实验结果及分析  63-68
  5.8 本章小结  68-69
6 总结与展望  69-71
  6.1 论文主要研究工作和总结  69
  6.2 工作展望  69-71
参考文献  71-76
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  76-77
致谢  77-78

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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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