基于模板匹配技术的运动物体检测的研究

摘要

运动物体的检测一直都是人们所研究的一个重点领域，通过对运动物体的检测，能大量减少人力和物力，为人们的日常生活和工作带来很大的方便，有着广泛的应用前景。 本文是针对运动物体的跟踪和检测而提出的，目的是要实现在一般背景下对运动物体的检测和跟踪，基本适应缓慢旋转和形变情况下的跟踪。对于运动物体进行检测，方法有很多种，但是红外线和超声波技术有着很明显的局限性，容易被遮挡或障碍物所影响，从而无法实现跟踪。人们对于检测结果的可视化的需求也越来越强烈，图像处理技术经过了多年的发展，和生物学、物理学、人工智能等多学科相结合，形成了机器视觉体系，其应用也越来越广泛，加上其技术成熟性和可实现性，利用图像处理技术来间接实现对运动物体的检测已经成为了当前的一个热点。 通过比较了几种常见的利用图像处理技术来进行运动检测的方法，即光流法、背景相减法、时域差分法和块匹配法，分析了这几种方法的优缺点。由于块匹配法中的模板匹配有着其实现的简单性以及其技术的成熟性，所以本文中利用模板匹配技术来实现运动物体的检测。因为跟踪的对象是动态运动的物体，所以需要算法有很高的即时性，从而能快速响应运动的物体，因此必须减少计算复杂度，加快计算速度，以便改进跟踪效果。 模板的处理工作是整个体系的基础。由于图像轮廓信息的简单性，同时能对整个物体的大体特征进行描述，所以本文是在轮廓图像中取得模板数据，然后利用模板匹配技术进行匹配工作。传统的模板匹配技术存在着容易受周围环境和光照的影响，鲁棒性不佳、适用范围狭窄、计算量较大等问题，针对其不足之处进行相关的改进。引入了改进的模板更新、模板变形、改进的SSDA匹配方法以及运动预测等环节，同时改进了匹配原则和搜索策略，改善了其模板匹配的适用范围，提高了处理速度，增强了鲁棒性。利用Visual C++6.0编程实现了跟踪系统，把模板更新、模板变形和运动预测环节和传统的模板匹配技术有机地结合了起来，形成一个完整的匹配算法。 实验表明，该算法能较好地实现一般背景下的运动物体跟踪，能适应一定的目标物体旋转和形变等较复杂的情况。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：索引

声明

1绪论

1.1课题的意义

1.2国内外发展现状

1.3课题的研究内容

1.4本文的内容安排

2数字图像处理

2.1引言

2.2数字图像的获取

2.3基本的图像文件格式

2.4灰度变换

2.5边缘检测

2.6小结

3运动检测与跟踪

3.1引言

3.2光流法

3.3背景相减法

3.4时域差分法

3.5小结

4基本模板匹配技术及其相关改进

4.1引言

4.2模板匹配的基本知识

4.2.1匹配准则

4.2.2搜索策略

4.3序贯相似性检测算法

4.4模板更新

4.5运动预测

4.6模板变形

4.7小结

5模板匹配的实现

5.1引言

5.2图像获取的实现

5.3灰度变换的实现

5.4轮廓提取的实现

5.5初始模板的获取

5.6改进的模板匹配计算的实现

5.7小结

6系统结果

7结论和展望

致谢

参考文献

附录