视频图像中运动目标的前景提取及跟踪

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1、单位代码：10293密级：硕士学位论文论文题目：视频图像中运动目标的前景提取及跟踪学号1011040906姓名江绍宇导师姚放吾教授学科专业计算机应用技术研究方向数字图像处理申请学位类别工学硕士论文提交日期2014年2月万方数据TheprospectofmovingtargetextractionandtrackinginvideoimageThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByJiangShaoyuSupervisor:Pro

2、f.YaoFangwuFebruary2014万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：日期：南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子

3、文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________万方数据摘要视频图像中运动目标的前景提取方法与运动目标的跟踪算法一直以来都是计算机视觉领域的重要研究内容，其在智能交通监管、视频安全监控、导航等多方面都有着重要实用价值。在智能视频监控处理中，前景提取毫无疑问是信息提取

4、的关键一环，它的任务是在视频中提取出所需的全部真实运动目标并且剔除各种因其它原因而误入的噪声干扰及虚假目标，显而易见，这一步将是后续目标的识别、跟踪以及行为分析的前提。第三章中简要介绍了目前常用的三大类前景提取方法：光流法、背景减除法和帧差法。并结合这些算法的各自优劣，提出了改进的基于动态混合高斯数目的背景建模算法。传统的混合高斯模型是背景减除法中常用的背景建模算法，其所取的高斯分布数K，一般为为3～5之间的一个固定值。可是在实际数字图像处理的应用场景中，K为固定值的混合高斯模型往往效果不佳。本文提出的动态混合高斯数目背景建模算法能根据场景图像的实时区域变化状况，自发动态地调整高

5、斯分布数目，从而较好的提高背景提取效果以及算法效率。视频图像前景提取成功之后，昭示着被跟踪目标在视频连续帧序列中已被检测出，因此第四章开始介绍了传统的基于核函数的Mean-shift目标跟踪算法原理，并且基于Mean-shift跟踪算法，对第三章中改进背景建模算法提取的前景进行跟踪，由实验结果可知，传统的固定核窗宽Mean-shift跟踪算法，在被跟踪目标尺寸不发生刚性尺寸变化时，效果较佳。然而对于一些较复杂场景，例如不断增大尺寸的刚性目标的跟踪，被跟踪目标由于远近距离而产生的视觉大小尺寸变化时，很容易导致跟踪失败。因此本文第五章提出了一种较为新颖的核窗宽自动选取算法，用来应对这

6、种被跟踪目标是不断增大尺寸的刚性目标的复杂跟踪场景。该方法利用仿射模型、后向跟踪-形心配准以及特征点的匹配与回归数学方法，实现自适应带宽的Mean-shift跟踪算法，成功的跟踪了不断增大尺寸的刚性目标，实验效果较之传统的Mean-shift算法有了较显著的提高。关键词:前景提取，混合高斯模型，Mean-shift算法，仿射模型，核窗宽I万方数据AbstractTheprospectofmovingtargetsextractionmethodandmovingtargettrackingalgorithminvideoimagehasalwaysbeenanimportantr

7、esearchcontentinthefieldofcomputervision.Intheintelligenttransportationmonitoring,videosecuritymonitoringandnavigation,itallhasimportantpracticalvalue.Inintelligentvideomonitoringprocessing,foregroundextractionisundoubtedlyakeylinkofinformati