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面向视觉跟踪的运动目标轮廓提取算法研究

李谷全  
【摘要】:对运动目标进行视觉跟踪是机器人技术、计算机视觉等领域研究的热点之一。在传统的视觉跟踪策略中,基于区域的跟踪策略,尤其是Mean Shift算法具有实时性好,易于集成,对遮挡等鲁棒性好,该算法只关注运动目标移动的区域,但是对目标本身不能进行很好的理解,对今后视觉跟踪的智能化带来了限制。轮廓信息是人们理解目标本身的重要信息之一,主动轮廓模型,尤其是GVF Snake模型可以对轮廓进行很好的提取,但是其方法对初始位置敏感,需要依赖其他机制将Snake放置在感兴趣的图像特征附近。 本文采用Mean Shift算法和GVF Snake模型结合的新方法对连续的视频帧序列进行运动目标的轮廓提取。首先采用具有实时性好,对遮挡目标鲁棒性好等优势的Mean Shift算法对运动目标的区域进行提取,使对目标的理解区域限制在一个小的范围内。然后再对提取的运动区域进行图像的预处理;最后采用改进的GVF Snake模型对运动目标轮廓进行提取。通过在MATLAB平台下对新算法进行检验,结果显示,本文算法可以有效提取运动目标的轮廓。


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