视频运动目标跟踪系统研究

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1、西南大学硕士学位论文视频运动目标跟踪系统研究姓名：张贝贝申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：肖国强20080401摘要视频运动目标跟踪系统研究计算机应用技术专业硕士研究生张贝贝指导教师肖国强教授视频中运动目标跟踪是计算机视觉领域中富有挑战性的课题之一，在军事制导、视觉导航、安全监控、智能交通、视频编码、医疗诊断和气象分析等众多领域中有着厂“阔的应用前景，跟踪算法的研究具有重要的实际意义和理论价值。视频运动目标跟踪系统包括两个重要部分：运动目标检测与跟踪。本文的主要工作如下：在运动目标检测方面，主要包括基丁帧间差分法，基于背景差分的方法和基于光流场的方法。本文根据所处理的视频图像

2、的特点，采用了基于多帧边缘差异的目标检测算法。该算法利用一组帧的边缘差异来提取运动对象区域，通过聚类方法去除背景像素点，利用形态学算子得到对象分割模板。该方法的优点是操作简便、速度快、易于实现。在运动目标跟踪方面，运动目标跟踪算法直接影响着运动目标的准确性和稳定性，现有的目标跟踪算法大多需要处理的数据量大，运算复杂。本文在对目标检测和跟踪算法分析的基础上，提出了两种目标跟踪算法：“基于形心和矢量的视频对象跟踪”算法和“基丁运动估计的Kalman滤波视频对象跟踪”算法。“基于形心和矢量的视频对象跟踪”算法：视频对象分割后，使用区域增长法将视频对象分成若干个区域，然后利用视频序列中连续两帧中每

3、个区域的形心和欠量的方向，快速、有效地自动跟踪多个目标对象。“基于运动估计的Kal珂an滤波视频对象跟踪”算法：首先进行视频对象分割，求出运动目标的形心。再利用视频序列中连续两帧的形心和运动矢量信息，用kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测，从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象。实验结果表明，这两种算法对运动目标的出现和消失，以及非刚性物体的尺度变化和变形，具有较强的鲁棒性。关键字：运动目标跟踪多帧边缘差异形心运动矢量KALMAN滤波AbstractTheresearchofthemoVingobjectstracl【ingsystemM勾or：ComputerApplic

4、ationTechnologyAuthor：BeiBeiZhangSupeⅣisor：ProfGuoqiangXiaoAbstractMoVingobjecttrackinginvide0sequencesisthe缸1d锄emalandchallen西ngresearchtopicsintheareaofcomputervisionatpresent．TheyhaVe野eatresearchandapplicationValuesinmodemindust吼militaⅨnavigationandSpaceni曲tarea．ThemoVingobjecttrackingsysteminc

5、ludestwoimportantpartsthataremovingobjectdetectionandtracking．Themaincontributionsinthisdissenationare2usf01low：ThreemethodsofmoVingobjectdetection，includingdi仃erencebet、Ⅳeenadjacentf}ames，back乒oulldsubtractionaIldopticalnow，arediscussed．Accordingtothecharacteristicofvideo，weusethesegmentationalgo

6、rithmbasedonchallgeofmulti一位IIlleedges．Basedonthisalgorithm，edged调brencesbetweenagroupof仔amesareusedtodrawtheareaofmoVingobjects；then，back孕oundpixelsareremoVedthroughsettinguppiXel-meas谢ngwindowandthethreshold；theareasofobjectsaresetupbymo印hologyoperator．Tllismethodhasmeadvantagesofhigh—speedandco

7、nVenientoperating．Theaccuracyandstabilityofobject妇ckingd印endonthea190rithmofmovingobjecttrackingtoa铲eatextent．Mostoftheexistingapproacheshavetoprocessea10tofdataand，therefore，theyareVe巧complicated．1’woobjecttrack