视频运动目标检测与跟踪算法研究

论文摘要

视频环境的运动目标检测与跟踪是当前计算机视觉研究中一个非常活跃的领域。计算机视觉研究的目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。运动图像序列中包含了比静态图像更多的有用信息。运动对象的检测与提取,是将视频图像序列划分成若干的运动对象,并在时间轴上对这些运动对象进行跟踪,为以后的研究工作奠定基础,如基于对象的编码技术以及基于内容的视频检索等。目标跟踪则是随着数字视频技术的发展及应用而产生的一个新的研究课题,其在军事以及民用等诸多领域中有着广泛的应用。本文主要研究了基于视频序列运动目标检测与跟踪的基本理论和关键技术。重点研究背景模型下运动目标的检测和提取,运动目标阴影的处理,以及运动目标跟踪等方面的内容。论文首先对的相关背景知识作了介绍。其中包括目标检测与跟踪系统中采用的运动约束假设和外部环境约束假设;目标检测技术采用的主要算法,包括静态图像中的目标检测和运动目标检测;目标跟踪基础知识,包括跟踪的基本概念,目标的常用的四种表示方法等。在运动目标检测研究方面,首先介绍了当前主要目标检测和提取算法的原理,通过试验对帧间差分法和自适应背景相减法进行分析。在此基础上提出将背景减除与帧间差分方法结合的目标检测算法。实验表明,该方法能够在较大程度上满足系统的要求,提高检测结果精度。针对阴影对目标检测造成的不利影响,最后本论文还总结了目标抑制阴影的几种算法。在运动目标跟踪研究方面,首先归纳了在目标跟踪中常被采用的视觉特征、统计特征、变换系数特征和代数特征;分析了目标的三种线性运动模型;阐述了目标特征搜索匹配的主要算法,并重点研究了基于目标颜色直方图特征的均值偏移目标跟踪算法（Mean-Shift Algorithm ）,在此基础上提出了一种联合目标位置预测的改进的跟踪算法,通过对均值偏移算法和改进的跟踪算法通过的分析和实验比较,表明本论文的改进跟踪算法较均值偏移跟踪算法由于利用了目标的空间位置信息,提高了目标跟踪的可靠性和有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文工作及内容安排
• 第二章 目标运动与外部环境假设
• 2.1 系统约束假设
• 2.1.1 运动假设
• 2.1.2 外部环境假设
• 2.2 目标检测技术
• 2.2.1 静态图像中目标检测
• 2.2.2 运动目标检测
• 2.3 目标跟踪技术
• 2.3.1 基于模型的跟踪
• 2.3.2 基于区域的跟踪
• 2.3.3 基于特征的跟踪
• 2.4 目标表示
• 2.5 本章小结
• 第三章 视频运动目标检测
• 3.1 视频图像的预处理
• 3.1.1 彩色图像到灰度图像的转换
• 3.1.2 数学形态学应用
• 3.1.3 噪声处理
• 3.2 基于背景模型的目标检测
• 3.2.1 背景差分法
• 3.2.2 背景的更新
• 3.2.3 动态背景下的检测
• 3.3 基于帧间差分的目标检测
• 3.4 背景差分与时间差分相结合的检测方法
• 3.4.1 算法分析
• 3.4.2 实验及分析
• 3.5 阴影处理
• 3.5.1 基于HSV 空间的阴影处理
• 3.5.2 基于RGB 空间的阴影处理
• 3.5.3 改进的基于RGB 空间的阴影处理
• 3.6 本章小结
• 第四章 视频运动目标跟踪
• 4.1 目标特征提取
• 4.1.1 几何形状特征
• 4.1.2 颜色特征
• 4.1.3 统计特征
• 4.1.4 边缘和轮廓特征
• 4.2 目标运动模型
• 4.2.1 随机运动
• 4.2.2 匀速运动
• 4.2.3 匀加速运动
• 4.3 目标匹配算法
• 4.3.1 平衡匹配法
• 4.3.2 相关归一化匹配法
• 4.3.3 颜色直方图法
• 4.4 运动目标跟踪的 Mean Shift 算法
• 4.4.1 算法原理
• 4.4.2 实验结果及分析
• 4.5 改进的运动目标跟踪算法
• 4.5.1 预测运动目标的位置
• 4.5.2 运动目标位置的确定
• 4.5.3 算法步骤
• 4.5.4 实验结果及分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文