基于自适应ltp和均值漂移的运动目标跟踪算法

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：查鱼曼胁ZoI№．6．厂关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论

2、文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：导师签名：毒R造日期：2。{呻．谚．罗世叽哒日期：2。{呻·谚·>日期：zplV、()t罗万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文基于自适应LTP和均值漂移的运动目标跟踪算法摘要人们的感觉器官能够接收的诸多信息里，动态的视觉信息是信息来源的重要组成部分，而且这些视觉信息也已成为计算机视觉领域的一个重要研究课题。在计算机视觉领域中，运动目标

3、跟踪具有非常重要的科研价值，广泛应用于各个领域，其中包括模式识别、医疗诊断、图像处理、智能视频监控、工业故障检测、自动控制、智能交通等，在军事上的应用，包括视觉引导、机器人视觉导航、安全监控等。这也使得国内外学者致力于运动目标跟踪技术的研究。然而，由于移动物体的光线的变化、遮挡、噪声、相同的颜色和其他不利因素，现有的运动目标跟踪算法在实际应用中所面临的许多问题。因此，研究具有稳定性、通用性和鲁棒性的运动目标跟踪算法，是具有极大挑战性和价值的课题。本文主要对目标跟踪算法进行研究，提出了基于自适应LTP纹

4、理和均值漂移(MeanShift)的运动目标跟踪方法。首先对当前目标跟踪的研究背景、存在的问题和常用图像处理方法进行讨论，在对视频图像进行采集和预处理的基础上，对光流法、背景差分法及帧差法这三种目前常用的目标检测算法进行了研究，并提出了基于彩色图像融合背景差分和帧间差分的检测算法，实验结果证明，能够准确的检测出运动目标，保留了目标的色彩信息，减少了空洞现象和目标遗留问题，为后续的目标跟踪算法打下良好的基础。由于视频场景往往有万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文较大的变化，如亮度变化很快或含有大量的噪

5、声，传统的均值漂移跟踪算法仅依靠颜色特征很难保证跟踪算法的精度，因此要对均值漂移进行改进，考虑到目标的纹理是一种比较稳定的特征，它不受光照和背景颜色的影响，所以把纹理特征与目标模型进行融合。本文选择用局部三值模式(L1卫)建立纹理模型，它方便简单，可以有效地表示目标的纹理特征，由于LTP的计算依赖于一个始终不变的噪声阂值，为了使噪声阈值能够随着图像噪声的变化而相应的变化，本文采用最小平方中值方法来确定噪声阈值，结合为自适应阈值的LTP方法，提高了目标跟踪的鲁棒性。最后，仿真实验表明，该算法平均迭代次数

6、和均方误差都比传统均值偏移算法减少了，并能有效地避免遮挡物和背景干扰，能够准确地跟踪目标。m关键词：目标跟踪，均值漂移，帧间差分，背景差分，自适应Ⅱ万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文TrackingofMovingObjectBasedonAdaptiveLTPandMeanShiftAlgorithmAbs仃actThedynamicvisualinformationisoneimportantpartoftheinformation，thepeoplecanreceivewiththeirse

7、nsoryorgans，anditalsoprovestobeasignificantresearchtopicinthefieldofComputerVision．IntheHSIfield，thetrackingofmovingobjecthasaveryimportantvalue，andiswidelyusedinmanyfield，forexample，theimageprocessing，patternrecognition，AI(artificialintelligence)，video

8、surveillance，medicaldiagnostics，faultydetection，automaticcontrol，intelligenttransportation，thevision-guidedrobotvisualnavigation，securitymonitoringinthemilitaryapplicationsandSOon．However,ithasmanyproblemstoresolveinthepracticala