收藏本站
收藏 | 论文排版

人体跟踪理论及算法研究

刘英霞  
【摘要】: 对运动的人体进行实时跟踪就是通过对采集到的图像序列进行处理和分析,获得关于人体的相关信息。它在智能监控、高级人机界面以及基于运动的诊断与辨别等方面都有广泛应用和潜在的经济价值。因此该方向是近年来计算机视觉领域研究的热点问题之一,特别是在复杂的动态背景下如何完成准确地跟踪更是人们讨论的重点,并受到日益广泛的重视,而图像去噪是人体跟踪的重要组成部分之一。基于此,本文对在不同的背景环境下运动目标的跟踪问题进行了讨论和研究,主要包括图像小波域去噪、图像边缘增强、在小波域进行目标检测、复杂背景下基于贝叶斯模型的运动目标检测、目标分析、利用卡尔曼滤波理论进行目标跟踪等。人体的实时跟踪系统是对人体进行实时监控的智能系统,在本论文,对其中的具体问题进行了细致的分析和讨论,提出了一些新的算法。本文的主要贡献如下;1.在对包含有目标的图像进行分析前必须要进行图像的预处理,以尽量减少噪声对目标的干扰。因此,文中提出了不同的算法来完成该任务;(1)最佳软门限去噪;在Donoho软门限的理论基础上,对小波系数的收缩量进行进一步的讨论,得到一个最佳的软门限值完成图像的去噪。该方法利用最小均方误差准则,对原有的软门限值进行了优化,推导出在最小均方误差的条件下对于不同噪声分布的最佳去噪算法。理论和实例证明,该算法可以得到一个比原有软门限方法更好的滤波结果。(2)双Haar小波变换系数的MAP估计完成图像去噪;首先对小波基的选取进行了讨论,由于双Haar小波不仅具有良好的边缘检测性能而且有更好的平滑噪声的能力,因此适用于信号去噪。该方法给出了基于MAP的双Haar小波收缩算法,并对其在图像去噪中的应用进行了讨论。该算法充分利用了信号的双Haar小波两个变换系数间的相关特性,得到小波系数的最佳估计。这种小波收缩算法与现有的软门限方法相比较,可以给出更好的去噪结果。(3)自适应边缘增强算法;边缘增强是图像处理的一个重要研究领域,它主要用于对模糊图像的锐化。但是,现有的图像边缘增强方法对噪声敏感。由于中值滤波是一种用于图像去噪的非线性滤波器,为了提高中值滤波的细节保持能力,可采用多级中值滤波器。由于在图像的边缘部分,多级中值滤波和均值滤波的输出差较大,而在图像的平坦部分输出较小,因此该算法在传统的高通滤波器的基础上,利用多级中值滤波和均值滤波的差作为参数,提出了一种自适应图像边缘增强算法。它在增强图像边缘的同时,还具有抑制噪声的能力,因此具有良好的应用前景。2.在对运动人体进行跟踪时,准确地检测出目标是非常关键的一步,因此本文对不同的背景情况下的目标检测算法进行了详细的讨论,提出了以下几种改进算法;(1)基于贝叶斯准则水平投影优化的运动目标检测算法;在目标检测系统中,阈值的选取是一个非常关键的问题,它直接决定了检测结果的准确性。如果选取经验值作为门限将目标从背景中分离出来,有时并不能得到理想的检测结果。新算法充分考虑了仅仅依靠阈值来确定目标区域大小的局限性,结合贝叶斯判决准则,给出了一个动态阈值,利用该阈值对二值化图像的水平投影做进一步分析,在去噪声的同时保证目标的完整性。该方法当外界环境光线变化较大时,可以有效地改善光线变化带来的影响,从而使人体目标的检测更为准确。(2)基于滑动窗口的双Haar小波运动目标检测算法;该算法不再直接在时域对目标分析,而是从频域的角度出发,提出一种新的运动目标检测方法。在对运动目标检测之前,首先对差分图像去噪,然后对去噪后的图像进行边缘增强,使目标区域更为明显。最后,利用图像的能量特性得到差分图像的特征图像,区分背景和目标,并在特征图像直方图的基础上得到判断阈值,完成图像的二值化。实验证明,利用该方法可以得到更好的检测结果。(3)基于贝叶斯模型的动态背景检测;在跟踪目标时,有时会遇到复杂的动态背景,原有的检测方法有时不能得到满意的结果,因此提出一种新算法。该算法利用贝叶斯模型结合核密度函数理论,把阈值的选取放到概率空间上考虑,给出了在复杂的动态背景下检测出运动目标的方法。首先,在图像相关性的基础上,利用非参数核密度估计的方法,建立前景和背景的核密度函数,再利用贝叶斯理论,估计出背景和前景的先验概率,两者相结合得到一个估计的阈值,从而实现目标和背景的分类。3.在准确检测出目标后,就要对运动目标进行跟踪了。关于运动人体的跟踪本文提出了下面的改进算法;快速卡尔曼滤波算法在人体跟踪中的应用;在对运动目标进行跟踪时,为使跟踪准确无误地完成,需要根据目标当前的运动轨迹来预测下一时刻的位置并对该时刻的位置进行修正。卡尔曼滤波预测理论可以解决这类问题,将该理论应用到人体跟踪中,可以达到理想的跟踪效果。该算法在原有方法的基础上,首先根据运动目标的对称性,确定卡尔曼滤波的状态方程,然后对系统的增益方程和常数矩阵做了合理的假设,通过理论推导得到其常数值。实验表明,该算法不仅可以使目标的跟踪更为准确而且大大提高了计算的速度。通过对室内和室外采集的图像序列进行实验,表明综合利用上述方法能够准确检测出运动者的位置,完成运动目标的跟踪。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 汪滨,王有德;扩散泵振动对SEM的影响与消除振动[J];真空科学与技术;1990年01期
2 周颢,戚飞虎;一种新的图像边缘检测算法[J];计算机工程;2003年18期
3 王俊一,王乘,孙涛;小波变换阈值选取的博弈与图像边缘点检测[J];微机发展;2005年04期
4 周舒;;基于数学形态学的图像边缘检测研究[J];科教文汇(上旬刊);2008年08期
5 李东旭;;Delphi实现图像边缘检测[J];电脑编程技巧与维护;2009年S1期
6 曾友州;胡莹;曾伟一;郑晓霞;;提取数字图像边缘的算法比较[J];成都航空职业技术学院学报;2009年04期
7 张玉明,许曼;B超图像边缘增强技术的实现方法[J];电子技术;1997年09期
8 黄炯;图像边缘处理[J];电视字幕.特技与动画;2000年09期
9 刘刚;韩建栋;;一种新的基于梯度的2*图像插值算法[J];红外技术;2006年06期
10 胡德明;;一种基于模糊梯度算法的图像边缘检测方法[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2006年07期
11 侯小丽;;图像边缘检测技术发展综述[J];太原城市职业技术学院学报;2009年06期
12 陈光;;数字图像放大算法的研究[J];信息技术;2009年06期
13 侯小丽;;图像边缘检测技术发展综述[J];太原城市职业技术学院学报;2010年10期
14 谭雁英,董志信;图像边缘信息的谱分析及其在变换编码中的应用[J];电子学报;1995年09期
15 李峰;吴瑞明;王浣尘;;残差修正步进模型在社保卡数字照片处理中的应用[J];上海交通大学学报;2006年03期
16 林意;吴锡生;;一种图像区域边缘表达方法[J];重庆大学学报(自然科学版);2006年07期
17 李胜;肖兵;简嘉亮;;绗缝机全自动画稿生成系统的设计与实现[J];计算机测量与控制;2007年06期
18 范晓文;陈普春;祁芳芳;;基于边缘检测的图像提升小波降噪方法[J];现代电子技术;2007年24期
19 刘玮;文友先;;几种检测鸡蛋边缘算法比较[J];湖北农机化;2007年06期
20 董梁;;基于哈夫变换的图像边缘连接[J];现代电子技术;2008年18期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 黄晓山;;数字图像处理及其在医学上的应用[A];2009年浙江省医学工程学术年会论文汇编[C];2009年
2 薛玉涵;钱亮;鞠浩;;基于模糊噪声配套图像的去运动模糊方法[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
3 陈春宁;田睿;王毅楠;;基于色差插值的BAYER格式图像色彩复原实现[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C];2011年
4 罗强;任庆利;;基于局部IFS理论提取图像边缘[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
5 徐庆伟;刘洲峰;李春雷;;一种基于小波变换的图像边缘检测算法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
6 蒋奇;高瑞;王雷;;管道漏磁场影响因素的研究[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
7 卢汉明;高德俊;;基于多尺度变换相结合的图像增强算法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
8 项昱晖;江开勇;夏涛;;基于动态域值的鞋帮图像边缘提取方法[A];2005年中国机械工程学会年会第11届全国特种加工学术会议专辑[C];2005年
9 项昱晖;江开勇;夏涛;;基于动态域值的鞋帮图像边缘提取方法[A];2005年中国机械工程学会年会论文集第11届全国特种加工学术会议专辑[C];2005年
10 王彦锟;刘方;;一种快速稳健的图像旋转角度估计算法[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 韩永华;农田图像的统计迭代分割方法研究[D];浙江大学;2011年
2 陈少波;SAR图像相干斑抑制算法研究[D];华中科技大学;2010年
3 陈玫玫;手指静脉图像的去噪与分割算法研究[D];吉林大学;2010年
4 陈国忠;SAR图像纹斑噪声抑制算法研究[D];上海交通大学;2008年
5 康文炜;冠状动脉造影图像的分割方法研究[D];吉林大学;2010年
6 邢坤;基于可见光遥感图像的典型目标识别关键技术研究及其系统实现[D];哈尔滨工业大学;2010年
7 邢坤;基于可见光遥感图像的典型目标识别关键技术研究及其系统实现[D];哈尔滨工业大学;2010年
8 李小兵;MRI图像脑肿瘤分割与EEG脑癫痫检测的研究[D];大连理工大学;2010年
9 王继阳;基于高分辨率航空遥感立体图像的建筑物三维重建技术研究[D];国防科学技术大学;2009年
10 闫子飞;面向中医舌诊的舌下静脉特征获取与分析[D];哈尔滨工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈建;基于脑出血CT图像的分割与提取算法研究[D];安徽大学;2012年
2 王珊;X射线冠脉造影图像的血管分割方法研究[D];兰州大学;2012年
3 高星星;基于稀疏分解的SAR图像抑制斑点噪声算法的研究[D];天津理工大学;2011年
4 陈益新;基于DM6467的工件表面质量图像高速采集与处理技术研究[D];杭州电子科技大学;2012年
5 关辉;基于Directionlet变换的SAR图像噪声抑制及边缘检测[D];西安电子科技大学;2010年
6 陈国强;准双曲面齿轮接触图像齿形轮廓和接触斑点的二维重构[D];河南理工大学;2010年
7 滕扬;基于改进的BP神经网络肺部CT图像的结节识别[D];吉林大学;2011年
8 李富城;多极化SAR图像地物分类技术研究[D];解放军信息工程大学;2009年
9 李动节;嵌入式图像压缩编解码研究[D];郑州大学;2011年
10 王百超;图像PDE滤波和盲恢复技术的理论研究及其在IVUS图像处理中的应用[D];山东大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;用三星数码DigimaxMaster软件处理照片[N];科技日报;2007年
2 ;B超术语解释[N];农村医药报(汉);2008年
3 陕西 瞿贵荣;彩电特殊故障检修五例[N];电子报;2007年
4 于亮、阿鲲;技术“扫”天下[N];中国计算机报;2002年
5 晶 莹;三星新推精细大屏等离子显示器[N];中国质量报;2005年
6 马骏睿 皓月;制作版画效果图片[N];中国摄影报;2007年
7 ;天敏随心录电视盒[N];中国电脑教育报;2004年
8 ;体验决定一切[N];中国计算机报;2003年
9 张文;爱国者“双拳”出击PC市场[N];通信产业报;2006年
10 秦风;S9500——务实者的选择[N];中国摄影报;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978