基于粒子滤波的运动对象追踪

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1、第2页武汉科技大学硕tj学位论文全错误的目标。为了有效的分割前景目标，我们可以采J

2、3循环推导法、神经网络等得到一个合理的阈值来分割出前景目标，然后对阈值分割后的图像作进一步的处理，比如二次去噪，腐蚀、膨胀等数学形态学处理，去除干扰。我们也_11了以采用比较常用的背景减除方法，但是我们需要建立对于任何复杂环境的动态变化均具有臼适应性的背景模型。比如我们可以利用时空统计的方法构建一个自适应的背景模型，这也许对于不受限环境中的前景目标分割而言是个更好的选择。但)特征选择在目标追踪中，需要涉及到选择目标的某些特征以在后续的帧图像中进行匹配。在特征的匹配前，我们必须

3、选择合适的特征。如果特征选取不当，由于目标或者摄像头的运动，以及周围环境的变化，选取的特征会发生变化。因此感兴趣的特征是与场景中的变化区域相联系的。所以应该利用时间和空间的变化来选择特征，通常利用变元数据、运动数据、颜色信息和空间信息来选择特征。在这些数据和信息中，颜色特征由于其容易从序列图像或者视频中提取，受目标形状变化影响不大，在单视角观测下对部分遮挡鲁棒，在多视角观测下信息稳定容易建立各个视角空间对应关系等优点而被广泛的应用。(3)运动目标的尺度伸缩变化和形变在追踪过程中目标的平移或者旋转运动，引起与摄像机的距离和视角发生变化，会造成目标图像的尺度伸缩

4、变化和形变，这些变化会造成目标图像表达的非线性变化，从而导致追踪的失效。“)目标复杂的运动模式追踪算法主要采用滤波预测算法，在运动目标可能出现的区域内进行局部搜索，当目标具有复杂的运动模式时，如目标的运动速度或者方向突然发生改变，运动目标不在预测的搜索区域中时，会造成简单滤波预测算法失效，进而造成目标丢失．。(5)遮挡处理遮挡问题就是在前后两帧中，由于目标的运动而造成目标物体的被覆盖和暴露的区域在前后两帧图像中不存在对应关系。追踪目标的部分遮挡，会引起目标的不规则变化，目标的全部遮挡，则会引起目标的暂时消失。对于遮挡问题的判断，可以采用一定的判别变量，比如追

5、踪目标在后续帧图像与初始帧图像之间的颜色距离、像素面积比等。对于遮挡问题的解决，一是可以通过基于统计方法的滤波器进行轨迹估计，在判断遮挡条件下沿预测轨迹前进，直到目标出现，继续追踪：二是采用一些限制条件，比如对于机器人，其手臂和车轮具有相对不变的位置，在追踪过程中我们可以利用这个位置关系作为判定标准来追踪到被遮挡的一部分。三是可以采用多摄像头多视角来拍摄的方法解决这一问题，对于解决遮挡问题最具有实际意义的方法应该是给基于多摄像头的追踪，多摄像头拍摄可以解决由于遮挡或者深度影响而产生的歧义现象。一般在某一时刻在某一视角被遮挡的目标会在另外的视角中被拍摄到，这样

6、在每一个时刻都有摄像机拍摄到追踪目标，从而解决了遮挡问题，但是多摄像头又引入了新的难题，比如多摄像头之间的选择，我们需要确定在某武汉科技大学硕士学位论文第3页一时刻使用哪一个摄像头或者哪一幅图像，以及什么时刻进行视角切换等；再如在三维追踪情况下射线头的精确定位、在某一时刻各个视角同一追踪目标的对应关系的确立等等。(6)算法处理速度及实时要求视觉追踪算法处理的对象是包含在巨大数据量的序列图像数据或者视频流数据。这些算法往往需要大量的运算时间，很难达到实时性的要求。通常，简单的算法能够实现实时追踪，但追踪精度不够；复杂的算法具有较高的追踪精度，但是运算时问长，影

7、响实时性。为了提高算法的处理速度，或者可以通过使用金字塔图像分层的办法：或者可以通过使用预测算法来预测下一帧的追踪目标的大概位置，这样可以大大缩小在下一帧图像中搜索追踪目标的范围，而且也可以减少背景干扰的影响；或者改进某些追踪算法中的环节等。1．3追踪算法的分类可以这样简单的理解追踪：在一个特定的背景下，估计一个目标在图像平面中的运动轨迹。或者也可以这样说，一个追踪器就是在目标运动视频的所有的帧图像中用一个特定的标志将目标标记出来。另外的，根据追踪领域的不同，一个追踪器也能提供以目标为中心的其他信息，比如目标的方位，面积或形状。经过学者们多年的研究，大量追踪

8、算法被提出来了【6】【7】【8l【9】110】f11l。现代流行的追踪算法可以划分如图1．1中所示。图1．1追踪算法分类这种分类方法主要是按照目标的特征表示形式来划分的，详细划分如下：(1)特征点追踪。这种方法中，连续的帧图像中的目标都是用特征点的形式来表示的，并且这些特征点之间的关联程度都是基于前一帧图像中目标的状态来确定的，这里所指的目标的状态包括目标的位置和运动信息。这种方法需要一种外部机制来探测每帧图像中的目标。这种范畴下的追踪又可分为确定性方法和概率估计法。①确定性算法确定性算法其实就是最优化策略。比如，合适的求取一个价值函数的最小值，在这里，第4

9、页武汉科技大学硕士学位论文正确的定义价值函数是问题的