基于蛙眼视觉特性的运动目标检测与跟踪方法研究

摘要

运动目标的检测与跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究课题，众多研究者对此进行了深入的研究，取得了丰富的理论与技术研究成果。同时，随着其广泛应用于军事、民用的各个领域，人们对运动目标分析，尤其是复杂情况下运动目标检测与跟踪的实时性、准确性及鲁棒性提出了更高的要求，传统理论逐渐显示出不足，基于生物视觉的仿生视觉是一种潜在的解决方案。因此，本文主要通过分析蛙眼视觉特性，对运动目标的检测与跟踪做了一系列研究。
　　 首先，介绍了目前运动目标检测与跟踪技术的发展现状，分析传统理论在解决相关问题中存在的不足与难点，提出借鉴具有运动视觉特长的蛙眼视觉特性与认知机理，探索针对运动目标检测与跟踪的认知计算新方法的思想。并阐述了蛙眼视觉认知特性及神经机理，为相关视觉仿生提供基础。
　　 接下来，本文分析青蛙可以快速、准确的检测运动目标的原理，借鉴其相关特性，模拟蛙眼视网膜中两种神经节细胞的检测作用，依据实际情况下的运动目标检测实时性需求，结合视频图像的处理算法，设计了一种运动目标的检测算法，该算法多角度多层次的融合运动特征和边缘特征，并采用了一种双阈值融合方法，最终精确的检测出目标的运动边缘。在算法设计的过程中一方面基于蛙眼视觉特征;另一方面合理利用了各种视频图像处理方法的优点。
　　 最后，针对运动目标跟踪过程中目标的尺度变化的情况，基于蛙眼对运动目标的敏感特性及跟踪框与目标尺度间的相关理论，提出了一种改进Mean-shift运动目标的跟踪算法。算法主要分为两大部分:一是融合运动特征和颜色特征构建运动-颜色直方图描述目标;二是基于Mean-shift计算结果同时利用运动特征，根据目标尺度变化自适应的调整跟踪窗的大小，及更新特征模板。仿真实验结果表明，该方法可以有效的定位尺度变化的运动目标。

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摘要

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附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 传统运动目标检测和跟踪方法中的问题分析

1．4 本文主要研究内容

1．5 本文组织结构

1．6 小结

第2章 蛙眼视觉原理和基础

2．1 引言

2．2 蛙眼视觉行为

2．3 蛙眼的生理基础

2．3．1 蛙眼的生理结构

2．3．2 蛙眼视觉神经机理

2．4 蛙眼视觉研究情况

2．4．1 国外情况

2．4．2 国内情况

2．5 小结

第3章 基于蛙眼视觉特征的运动目标检测方法

3．1 引言

3．2 基于蛙眼的运动目标检测策略

3．3 基于蛙眼的运动目标检测算法

3．3．1 运动区域检测

3．3．2 边缘特征提取

3．3．3 算法描述

3．3．4 实验结果及分析

3．4 小结

第4章 基于蛙眼视党特征自适应跟踪窗的运动目标跟踪方法

4．1 引言

4．2 基于蛙眼特性的跟踪策略

4．3 基于蛙眼视觉特性的运动目标跟踪算法

4．3．1 Mean-shift算法概述

4．3．2 运动特征图建立

4．3．3 运动-颜色直方图构建

4．3．4 跟踪窗框自适应调整及模板更新

4．3．5 算法总体描述

4．3．6 实验结果及分析

4．4 小结

结论

参考文献

致谢

附录A (攻读学位期间发表的学术论文与获得的成果)

附录B (攻读学位期间参与项目目录)