基于SVM的红外运动目标跟踪方法研究

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1、摘要对运动目标进行跟踪，是当前计算机视觉领域中十分活跃的一个分支，在现实生活中也有着广泛的应用。本文结合红外运动目标的跟踪，对这一问题中各个环节进行了系统的研究。在图像预处理阶段首先对从图像序列中获得图像进行直方图均衢化，然后用中值滤波对图像进行初步去噪。在运动目标检测阶段采用了二次帧间差的方法提取出运动区域，然后利用投影法确定跟踪矩形窗的大小，以及模板的位置。在获得了足够的位置信息后利用支持向量回归的方法对目标的运动轨迹进行了预测，同时也与Kalman滤波器的方法进行了比较，结果表明基于支持向量回归的方法对机动目标的跟踪更有

2、优势。对于模版匹配，为了减少计算量，在预测点的位置附近利用3步搜索的方法来确定当前最优模板匹配位置。对于模版的更新，提出了一个基于质心收敛的办法，它可以有效地降低误差的积累，从而确保了跟踪的稳定性。最后对目标跟踪算法进行了总结，同时用实验进行了验证。关键词：运动目标检测，运动目标跟踪，模板匹配，模版更新，支持向量机，支持向量回归。AbstractTrackingmovingtargetisanimportantbranchofthecomputervision，andalsohasbeenwidelyusedinthereal

3、world．Thispaperhasastudyofeverystepinthisproblemcombininginfraredtargettracking．Intheimagepre·processingstage，everyframeofimageisprocessedbyhistogramequalizationfirst，theniSprocessedbymedianfiltertoreducethenoise．Inthestageofdetectingmovingtarget，themovingregionsare

4、obtainedbytheinterseetionsoftwoneighbordi圩erenceimages，thenthesizeandthecoordinateoftrackingwindowareobtainedbyprojection．Aftergettingenoughlocationinformationofthemovingtarget，supportvectorregression(SVR)isusedtopredictthetrackofthemovingtarget．Theresultshowthatcom

5、paredwiththeKalmanfilter,SVRhasmoreadvantagesintrackingmaneuveringtarget．Inthetemplatematching，toreducethecomputingprice，a3-stepsearchingwayishiredtolocatethebestmatchingposition．Thispaperalsopresentedanewalgorithmbasedoncentroidconvergingtoupdatethetemplate．Itcallr

6、educetheaccumulatingoftheerror,thenthestabilityoftrackingisguaranteed．AtlastthetrackingalgorithmiSsummarized，andvalidatedbytheexperiment．Keyword：mobiletargetdetecting，mobiletargettracking，templatematching,templateupdating，supportvectormachine，supportvectorregression

7、．11第一章绪论1．1研究背景及意义对图像序列中的运动目标进行跟踪是当前计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一，它在军事、工业、医学、交通等领域有着广泛的应用[1]。例如，(1)军事上；用于对空监视中的多目标跟踪、机载或弹载前视红外图像中的目标检测、导弹动态测量等方面；(2)工业上；用于工业过程控制、机器人视觉、自主运载器导航等方面：(3)商用上：用于高清晰度电视及电视会议的动态图像传输中的频带压缩等方面：(4)医学上：用于生物组织(如显微镜下的细胞和x光或超声波下的器官)运动分析等方面；(5)气象上：用于云图的分析预报；(6)

8、交通上：用于车辆的智能监测。其中对于红外运动目标的跟踪尤其有意义，因为红外图像是通过红外传感器接收由物体表面发出或者反射的红外光谱段图像，它比普通可见光图像能提供的更多的重要信息，尤其在军事领域，红外图像所提供的信息极大的扩展了人们的视觉范围，从而能够保证军队能够在多种环境下