基于视频序列图像的运动目标检测与跟踪(可复制论文).pdf

摘要所处理视频图像相邻帧具有相关性的特点,采用了帧问差分目标检测方法。在差分图像基本原理的基础上,提出了适合计算机快速运算的光流方程迭代解法。对检测目标狄度在运动目标跟踪方面,本文详细研究了相关匹配的⒐嬉换突嶙炙分层匹配算法,针对多点相关跟踪算法运算量大、实时性差的缺点,构建了一种改进的对应二值化模板图像中像素值为南袼夭斡肫ヅ浼扑悖沟闷ヅ湓怂愕阃耆ḿ性谀标像素上,减少了计算量、提高了匹配精度和速度,同时采用模板尺寸修正及动态模板预定位置,使用彩色直方图特征匹配进行确认,通过实验进行了分析比较。提出差分检测与主动轮廓跟踪相结合的方法,减少了计算迭代次数、提高了计算速度。最后,对所研究算法进行了合理规化、优化建模,使用镅越岷螪得到量化比较结果,为设计应用系统提供了捷径。关键词:运动目标;检测;跟踪;差分;滤波器本文重点研究了目前运动目标检测与跟踪领域的一些常用方法,以数字图像处理技术和数字信号处理理论为基础,利用构建了一个数字图像采集系统,根据实际应用情况编制了运动目标检测与跟踪实验软件,为运动检测与跟踪提供了算法实验平台和优化了硬件设计方案。在运动目标检测方面,主要研究了帧问差分、背景差分和光流场的方法。本文根据之前,先对图像进行滤波和平滑等降噪处理,再进行相邻帧差分以得到运动信息。在背景差分方法中设计了统计平均法及其改进型、中值滤波法、单高斯和多高斯混合模型法提墩背景,针对不同复杂程度的背景使用不同的方法可以获得不同的效果。在介绍光流图像采用了直方图、最大熵、最大类问方差及自适应法多种阈值分割方法,将狄度图像转化成黑白二值图像。对目标拳诘谋咴德掷:捅尘敖辛耸翁瞬ǎ虾玫某去背景噪声、提取目标轮廓,采用了投影法确定目标的位置和大小。提出了一种操作简便、运算速度快、检测精度高、易于移植到硬件实现的算法流程。自适应阈值序列的模型。对模板在图像中按螺旋方式从中心向外遍历,并且只将更新的方法,保证了跟踪的准确性。还研究了粒子滤波、卡尔曼预测确定运动目标下一组件,在环境的平台上开发了基于视频序列图像运动目标检测与跟踪系统。通过该系统对研究场景进行实验,可以在算法的可靠性和实时性上人连理喝搜妒宦畚
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学位论文题目:基重塾题左型鱼堡望皇皇兰璺坚垄始岫槎盘茏垂丛日期:兰寄辍1ぴ耲坠日大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。作者签名:
学位论文题目:复查垫逸盘』里塑皇兰璺堡丝型兰竖堕鼢摊.:二蜘婚年日期:皇生年卫月丝日壶塑蔓选年—生月三生日竺大连理工大学学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定,在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于大连理工大学,允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。作者签名:日期:
绪论课题背景及研究意义运动目标检测与跟踪研究现状及发展含在运动之中。尽管人眼既能看见静止物体又能看见运动物体,但在许多场合,往往对求监控人员不停的监视屏幕获取视频信息,并通过人为理解和判断,爿‘能得到相应的结地节省存储数据空问,减少不必要的视频回放。研究基于视频序列图像运动目标检测及和抗干扰能力。运动检测与跟踪研究是一个涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、人有待完善的问题。特别在一些复杂环境中,对算法的实时性和可靠性要求很高。因此,研究运动目标的检测和跟踪问题,有很大的理论意义和实际应用价值。运动目标检测与跟踪问题最早可以追溯到第二次世界大战自矿夕,年世界上出现本章阐述了选题研究的背景和意义,分析了当夯谑悠敌蛄型枷裨硕毡昙觳庥跟踪问题的主要研究成果及存在的问题,介绍了本论文的研究内容以及结构安排。现实生活中,人们所获取信息量的%来自视觉,大量有意义的视觉信息多数包运动物体更感兴趣。随着计算机技术、技术与高分辨率传感器技术及图像处理技术的迅速发展,运动目标检测与跟踪系统在军事领域和国民经济诸多方面得到了广泛的应用。主要有军事上的侦察监视瞄⒃ぞ