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基于红外视频序列的多目标跟踪算法研究

作　者: 巩一旻
导　师: 张毅
学　校: 南京理工大学
专　业: 物理电子学
关键词: 多目标跟踪最大类间方差法帧间差分法形心跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

运动目标识别和跟踪算法的研究是近年来图像处理与模式识别中的一个热门方向,其应用领域涉及到军事国防、天文观测、安全检测、工业生产、医疗卫生等行业。对视频中的目标进行处理,其研究对象实质是序列图像。本文在分析图像跟踪系统结构和基本方法的基础上,研究了基于灰度修正和空间滤波的图像预处理算法,为基于红外视频序列的多目标跟踪打下了较好的基础;分析了最大类间方差阈值分割法等图像分割技术以及图像匹配技术,使用最大类间方差阈值分割法与图像差分法相结合的目标检测算法,实现了目标的检测;研究了基于边缘、峰值、形心的跟踪算法,对于多目标形心点的匹配,提出了将备选形心还原到帧差图像中进行比对的方法;最后针对视频序列进行了最大类间方差法与图像差分法相结合的目标检测算法和改进后的形心跟踪算法的仿真与分析,很好地实现了基于红外视频序列的多目标跟踪,得到了较为满意的结果。本课题的创新之处在于设计了最大类间方差阈值分割法与图像差分法相结合的目标检测算法,提出了将备选形心还原到帧差图像中进行比对的方法,实现了快速有效的目标检测与真实形心点的判断。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-10
  1.1 课题的背景与意义  7-8
  1.2 跟踪技术的发展  8
  1.3 论文的主要研究内容  8-9
  1.4 本论文的主要研究工作及创新之处  9-10
2 图像跟踪系统的结构和基本方法  10-18
  2.1 图像跟踪系统的结构  10-12
  2.2 图像跟踪系统的基本思路  12-13
  2.3 目标的跟踪方法  13-14
  2.4 信号的格式与转换  14-16
    2.4.1 模拟视频信号  14
    2.4.2 色彩空间  14-15
    2.4.3 三基色信号与色差信号的比较  15-16
  2.5 数字视频信号  16-17
  2.6 本章小结  17-18
3 图像的预处理  18-29
  3.1 灰度修正  18-24
    3.1.1 灰度级校正  18-19
    3.1.2 灰度变换  19-22
    3.1.3 直方图修正  22-24
  3.2 图像的频率域增强  24
  3.3 空间滤波法  24-28
    3.3.1 空间域低通滤波  25-26
    3.3.2 中值滤波与均值滤波  26-28
  3.4 本章小结  28-29
4 目标的检测、识别与跟踪  29-43
  4.1 图像分割技术  29-35
    4.1.1 图像的阈值分割  29-32
    4.1.2 边缘检测  32-35
  4.2 图像匹配  35-40
    4.2.1 全局模板匹配  35
    4.2.2 模板向量匹配  35-36
    4.2.3 特征匹配  36
    4.2.4 模型匹配法的实施  36-40
  4.3 跟踪算法  40-42
    4.3.1 边缘跟踪  40
    4.3.2 峰值跟踪  40
    4.3.3 形心跟踪  40-41
    4.3.4 投影原理求形心  41-42
  4.4 本章小结  42-43
5 基于红外视频序列的多目标跟踪算法与实现  43-61
  5.1 图像的预处理  44-46
  5.2 基于红外视频序列的图像分割  46-52
    5.2.1 背景差值法  47
    5.2.2 图像差分法  47-49
    5.2.3 最大类间方差法与图像差分法相结合的目标检测算法  49-52
  5.3 基于形心法的目标跟踪  52-57
    5.3.1 形心法的基本原理  52-53
    5.3.2 改进后的形心法在本文中的应用  53-57
    5.3.3 跟踪波门  57
  5.4 算法分析  57-60
    5.4.1 形心的重复  58-59
    5.4.2 缓慢运动目标的丢失  59-60
    5.4.3 光源对跟踪效果的影响  60
  5.5 本章小结  60-61
结论  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-65

基于红外视频序列的多目标跟踪算法研究

内容摘要

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