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1、------------------------------------------------------------------------------------------------基于智能机器视觉的目标检测跟踪技术研究_龚俐DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2016.4753网络出版时间：2017-02-1509:54:04基于智能机器视觉的目标检测跟踪技术研究龚俐，厉丹，郁琳玲,黄云,张英（徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州221008）摘要：由于雾天、阴天、高噪环境等外部环境因素的影响，常常出现跟踪过程中易丢失目标的现象。
2、该文通过改进多尺度Retinex算法增强图像，在压缩图像中高亮区域范围的同时，拉伸暗区的动态范围，使得暗区的细节信息明显提高，并结合Camshift算法，使用预测位置误差方法估计运动目标搜索范围，并使用滤波器对参数修正，有效克服了Camshift算法自身的缺陷。关键词：特征检测；目标跟踪；Retinex算法；Chamshift算法中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2016)34-0216-03ResearchonTargetDetectionandTrackingTechnologyBasedonIntelligentMa
3、chineVisionGONGLi,LIDan,YULin-ling,HUANGYun,ZHANGYing——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------(CollegeofInformationandElectricalEngineering,XuzhouInstituteofTechnology,Xuzhou221008,China
4、)Abstract：Duetothefog,cloudy,highnoiseenvironmentandotherexternalfactors,itiseasytolosetargetinthetrackingpro-cess.Inthispaper,throughtheimprovedmulti-scaleRetinexalgorithm,thehighlightedareaintheimageiscompressedwhilethedynamicrangeofthedarkregionisstretched.Thedetailsofthedark
5、areaincreasedsignificantly.CombinedwithCamshiftalgorithm,thepredictivepositionerrormethodwasusedtoestimatetherangeofmotiontarget.Byusingthefiltertomodifytheparameters,effectivelyovercometheshortcomingsoftheCamshiftalgorithmitself.Keywords：featuredetection;targettracking;retinexa
6、lgorithm;chamshiftalgorithm1概述随着社会经济的快速发展和城市车辆保有量的激增，城市道路交通监控系统在交通管理中发挥着越来越重要的作用。由于雾天、阴天、高噪环境等外部环境使大气的能见度降低，采集图像发生退化，这给户外图像采集与处理带来困难，并增加了交通运输的监控管理难度。图像增强原理的方法可以不受图像退化的影响，增强图像信息，还原出符合人们视觉要求和计算处理要求的图像。其中全局直方图均匀化是基本的图像还原方法，它通过算法使图像灰度概率密度均匀分布以增强图像对比度，但该方法只对场景简单的雾霾图像对比度有较好处理效果。之后，依次出
7、现基于Retinex理论的图像还原算法[1]；基于小波变换的图像还原算法；Hek.等在2011年提出利用暗原色规——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------律的图像去雾算法。目标跟踪在智能交通中有重要的研究价值,至今，已有不少学者进行了相关的研究工作:如梯度、颜色特征共同建模提高跟踪精度;将均值漂移结合粒子滤波，提高算法效率;将SI
8、FT方法结合运动、颜色特征提高跟踪稳定性等。Bradski提出的Camshift算法有较高的运
