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视频中的运动目标检测与跟踪技术研究

徐振雄  
【摘要】:运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的热门研究课题之一,它是视频数据处理的关键技术,被广泛应用于智能交通、视频监控、医学、工业、军事等领域。近年来国内外学者通过大量深入的研究,提出了许多有效且实用的算法。但是由于实际环境的复杂多变,使得现有算法并不能满足实际应用的需要。针对现有算法存在的问题,对运动目标检测与跟踪技术展开研究,提出有效且鲁棒的算法,以弥补现有算法的缺点。首先,介绍国内外运动目标检测与跟踪技术的研究现状,分析运动目标检测与跟踪的技术难点,论述图像处理中用到的预处理技术,总结运动目标检测与跟踪中常用的算法。其次,重点研究混合高斯模型和三帧差分法的原理并分析两种算法的优缺点,提出一种改进的基于三帧差分法和混合高斯模型的检测算法。算法采用一种最大化地获取运动目标区域的方式,得到比较完整的目标区域,再结合混合高斯模型算法提取的前景图像加以优化,获得最终的前景图像。实验结果表明,该算法有效克服了由于光照造成的阴影和帧间差分法产生的空洞问题,并减少了噪声干扰。然后,通过研究Camshift算法、ORB特征点匹配和卡尔曼滤波器的原理,本文提出一种基于ORB特征点匹配和卡尔曼滤波器的Camshift算法。当发生目标丢失的情况时,算法引入ORB特征点匹配,通过匹配得到最优匹配点对并计算点对数。如果点对数大于或等于给定阈值,根据最优匹配点对之间的对应关系,重新获得当前帧中目标的位置;否则,用卡尔曼滤波器的预测结果作为当前帧中目标的位置,以保证算法对目标的稳定跟踪。在不同的实验环境下,利用提出的算法进行仿真实验并分析实验结果。最后,设计一个运动目标检测与跟踪系统,利用MFC类库搭建系统框架,调用OpenCV函数将提出的检测算法和跟踪算法应用到该系统中,实现对运动目标的检测与跟踪。


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