移动摄像机的运动目标跟踪课件.ppt

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1、赵彬移动摄像机的运动目标跟踪移动摄像机的运动目标跟踪固定摄像机：视频监控系统常用固定摄像机，利用背景减除法来进行目标检测。缺点：视角有限、只能监控有限的区域，当目标离开该区域时，固定摄像机就不能发挥作用。移动摄像机：可以通过旋转来改变视角，从而扩大监控范围。动摄像机监控系统动摄像机环境下目标检测的方法主要有两种：1.利用背景数据库的方法进行检测；局限性：建立好的数据库不具有自动更新能力，因此环境的变化和背景的改变将对检测的结果造成严重的影响。2.利用模板匹配的方法进行检测局限性：在模板匹配的检测方法中，计算量较大

2、，并且在复杂背景下常常会造成错误的检测结果。固定摄像机环境Lipton利用两帧差分法方法从实际视频图像中检测出运动目标进而用于目标的分类与跟踪；VSAM对图像差分法进行了改进，利用三帧差分代替两帧差分，开发出一种能自适应的背景减除与三帧差分相结合的混合算法，能够快速从背景中检测出目标。在动态摄像机环境下，可以充分利用图像差分简单快速的特点，快速确定目标的大致位置，然后采用模板匹配方法，准确检测到目标。1图像差分法图像差分法：在一个视频序列中分别表示第K帧和第K+1帧的图像即2021/8/462矩形轮廓模型用差分图

3、像进行运动目标检测时，当目标的运动速度较快、摄像机与目标距离较近或图像卡的采样率较低时，差分图像检测到的目标往往包含一定的背景区域，另外，在室外由较强阳光照射的情况下，检测的结果常常包含较大的阴影区域。为了解决此问题，根据不同种类的目标，用不同长宽比的矩形作为各种目标的轮廓模型，利用不同长宽比的矩形作为各种目标的轮廓模型，利用目标区域的梯度信息，达到消除背景和阴影的目的2021/8/482021/8/493基于颜色特征的目标匹配颜色信息作为事物的一个根本属性，含有丰富的信息量。优点：相对于运动特征、轮廓特征等其他

4、特征量来说，颜色特征对于目标的变形、旋转、缩放、部分遮挡具有很好的鲁棒性。A.Geusebroek提出一个颜色不变空间，用于在不同视角下对图像进行匹配。R.L.Hsu等利用肤色的聚类特性提出一种肤色模型用于人脸的检测，取得较好的效果。M.Swain和Ballard通过计算两幅图像直方图之间交集的大小来衡量两幅图像的相似度。3.1匹配方法M.Swain和Ballard利用图像的直方图，通过计算直方图之间的交集来得到两幅图像的相似度。直方图之间的交集部分越大，说明两幅图像越相似，反之，说明两幅图像越不相似。本文提出了

5、一种新的颜色匹配算法，该算法将图像多通道的直方图组成一个联合直方图，通过计算联合直方图的交集达到衡量两个目标相似度的目的，并且通过选取合适的通道，有可能消除光线强度变化的影响。3.2区间数的选取利用直方图的交集进行颜色匹配，区间数的选取非常重要，区间数的大小不但影响到算法的实时性，而且将直接影响到匹配的最终结果。区间数选取越大，对不同颜色进行区分的能力越强，然而，实时性也相应降低，对不同光线强度下的相同颜色的识别能力变差。区间数选取越小，对不同颜色区分的能力越弱，然而，实时性加强，对光线变化的鲁棒性加强。为了选取

6、合适的区间数，定义如下指标：correct_rate(正确匹配度):相同颜色的匹配度；wrong_rate(错误匹配度):不同颜色的匹配度；best_rate(最优度):best_rate=correct_rate-wrong_rate希望通过选择合适的区间数，使correct_rate尽可能大，wrong_rate尽可能小，也就是说，通过选择合适的区间数，使best_rate达到最大。3.3颜色空间选择用颜色作为特征量进行目标匹配时，为了使该算法能够适用于更广泛的环境，选取合适的颜色空间作为匹配源，提高该匹配算

7、法对于光线强度变化的鲁棒性，显得尤为重要。YUV是欧洲电视系统采用的一种编码方法，是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。其中，Y，U，V集合字母不是英文单词的组合词，Y代表亮度，U,V代表色差，是构成彩色的两个分量。YCbCr色彩模型与YUV在数学上具有等价性。Y代表亮度，而Cb和Cr是色度信息，是将U和V做少量调整而得到的。若要采用YCbCr颜色格式进行匹配，必须将RGB颜色格式转换到YCbCr颜色格式。选取其中的色度分量Cb，Cr作为匹配源带入上式，相应变为4基于差分图像的动摄像机目标检测跟踪算

8、法将差分图像的方法应用于动态摄像机环境下运动目标的跟踪，并运动颜色特征匹配的方法将各个前景物与要跟踪的目标进行匹配，找到需要跟踪目标的位置，通过控制摄像机的旋转，使该目标处于视场的中央。2021/8/4182021/8/419算法介绍该算法采用了相邻两帧差分的方法，可以快速第去除背景，检测到运动的目标。当检测到多个运动的目标时，运用颜色作为特征量，从多个运动目标中找到需要