基于光流的图像目标跟踪方法研究

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1、摘要动态序列图像跟踪是计算机视觉研究领域中十分重要的问题。光流法在序列图像的运动毂标捻测与跟踪中褥舞了较好躲应用，光渡法用于运动爨标趿踪存在的问题是；运算量大、抗噪性蓑、不能跟踪较赢速度的运动垦挺：特缝光浚法可较好f}錾瓣决上述l、蠢题。本文对光浚法建予运动爨标躐黥避行了磺突，主要工作鳐下：1．对攀予凿率的角点检溺算法和Plessy角点检测算法做了理论分析和实验琵较，通过对角煮稔测算法静三个瞧能指标(稳定褴、可靠性和抗嗓性)酌定量评价表明，基于曲率的角点检测算法比Plessy角点检测算法性能更好。2．研究了经典基于微分的光流计算方法

2、茅口五点约束光流算法，绘出了魏弛算法用于运动目标提取的仿舆实验比较。实验结果表明：五点约束光流箕法具有糖发毫，计算速度姨的特点。3。将五点约束光淡算法皮用于不同的运动目标嬲像跟踪，仿褰结果表明该方法在跟踪运动苇镧辩，灵缝跟踪嚣栎大致轮瘁，毽不能给掰完熬谶藩。4．磷究了特，霞光滚簿予运动瓣标图像跟踪静溺越，针对鞋往运动昏际实时踉踪圈难和经历旋转时的失躐问题，给出了光流聚类规则，碍f入矩特征进行矩特征蔽配，幽就提岛了基于澈特征和特征光流的运动目标图像鼹稼方法。5．详细给出了基于矩特缸和特征光流的运动目标跟踪方法的算没流稷，并进行了图像舅

3、标跟踪仿真。仿真结果袭明本文提出黢图像跟踩算法在跟踪速度，跟踪精度．和克服旋转三方颟性能优越，同时目标做30度以内的旋转时，能够稳定数跟爨遴动娶标。关键蠲；踅像痔剜、光流法、特短光流、运渤舀称跟踪、矩特征阿北T业人学埘

4、f学位论文ABSTRACTThesequenceimagetrackingisanextremelyimportantprobleminthefieldofcomputervision．Theopticalflowmethodshavebeenputintoabetterapplicationindetectiona

5、ndtrackingofmovingobjectsforsequenceimage．Butthemethodshavethefollowingfaults：heavycomputationalburdenandweakanti—noiseability．Furthermore，itcannottrackthemovingobjectswithhighspeed，了kfeature·optical—flowmethodhasthebettersolutionsforthefaults．Thethesisresearchesthefea

6、ture*opticalflowmethodOilthetrackingmovingobjects；themainworksareasfollows：1．Thetheoreticalanalysisandtheexperimentalcomparisonaregivenforcornerdetectionbasedonthecurvaturealgorithmand攮ePlessycomerdetectionalgorithm，Forthetwocornerdetectionalgorithms，threequantitativee

7、valuations(stability,reliabilityandanti-noise)showthattheperformanceofcomerdetectionalgorithmbasedonthecurvatureiSbetterthanthePlessycomerdetection．2。TheclassicalopticalflowmethodsbasedOndifferencetheoryandbasedonfive—pointrestraintsareresearched．Theperformancecomparis

8、onsofthetwoalgorithmsonextractionofmovingobjectsaregiven．Thesimulationresultsconfirmthatfive-pointrestraintsopticalflowalgorithmhasthebetterprecisionwithlesscomputationalburden．3．Thefive‘pointrestraintsopticalflowalgorithmisappliedtotrackingmovingobjects．Simulationresu

9、ltsdemonstratethatwhentrackingmovingvehiclesthisalgorithmcanonlyobtaintheoutlinesinsteadofthewholepicture．4．Theproble