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视频中运动目标的检测与跟踪算法研究

郭志壮  
【摘要】:近年来,作为计算机视觉领域的一个重要研究课题,视频中运动目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。它主要负责从监控视频中检测出运动目标,再对感兴趣的目标应用相应的跟踪算法进行跟踪。然而,由于受到目标自身特征多样性和目标所处环境的复杂性和不确定性的影响,现存算法的性能受到很大的限制。因此,开发出一种鲁棒性强、实时性好且可靠又稳定的运动目标检测与跟踪算法在目前仍然是一项非常具有挑战性的任务。本文分别对目前视频中运动目标的检测算法与跟踪算法所存在的问题进行分析,并提出了三帧差分法和改进阈值分割法相结合的运动目标检测算法和多特征融合的改进Camshift运动目标跟踪算法。 首先,对传统的运动目标检测算法(帧间差分法、背景差分法、光流法)的优点和缺点进行分析,在此基础上一种结合三帧差分法和改进阈值分割法的新的运动目标检测算法被提出来。首先通过对一维交叉熵阈值分割法和二维交叉熵阈值分割方法进行分析,提出一种改进的快速二维交叉熵阈值分割算法;然后对视频序列中连续的三帧图像利用帧问差分法进行差分运算;最后用改进的快速二维交叉熵阈值分割算法对三帧差分法所得的结果进行阈值分割,并对阈值分割后的图像进行相应的形态学运算提取运动目标。该方法不仅可以准确有效的检测出运动目标而且能够满足实时性的要求。 其次,传统的连续自适应均值漂移算法(Camshift)算法主要利用跟踪目标的颜色信息进行跟踪,当目标所处场景的光照发生巨大变化或目标被严重遮挡等情况下,跟踪效果会受到严重影响甚至造成跟踪目标丢失。针对这一问题提出一种新的融合多种特征的改进Camshift运动目标跟踪算法。首先提出一种融合HSV颜色空间中色调H、饱和度S的二维概率直方图特征,结合灰度共生矩阵计算的纹理特征分别构建目标模型;其次利用Bhattacharyya系数计算视频当前帧中候选模型与目标模型之间的颜色相似度并利用Mahalanobis距离计算其纹理特征的相似度;最后根据Bhattacharyya系数和Mahalanobis距离提出一个新的算法收敛准则。该算法有效的解决了因光照变化和目标遮挡等情况造成的运动目标跟踪准确度下降或跟踪目标丢失等问题。


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