遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪方法研究

摘要

运动目标跟踪方法的研究和应用是计算机视觉的一个重要分支，现日益广泛应用于科学技术、国防建设、医药卫生以及国民经济的各个领域，有着不可估量的发展前景。由于被跟踪目标本身特征的多样性、所处环境的复杂性，使得目标跟踪成为一个极富挑战性的课题，特别是跟踪过程中出现的遮挡问题成为限制跟踪算法鲁棒性的关键因素。如何解决运动目标跟踪过程中的遮挡问题是本文的研究重点。 文中首先分析了传统的目标跟踪算法，然后讨论了利用背景更新和阴影去除的方法使运动目标准确检测及利用Kalman滤波来对运动目标进行跟踪的方法。最后，针对运动目标跟踪中的遮挡问题，提出了基于Kalman滤波预测和运动区域面积特征的遮挡跟踪方法，有效地解决目标跟踪过程中的遮挡问题。在计算机上进行了算法的模拟仿真，测试了目标跟踪和遮挡去除的性能，实验证明了提出的方法简单有效，适合在真实场景中使用。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引 言

1.1课题研究的目的和意义

1.2目标跟踪方法和特点

1.2.1基于图像匹配的目标跟踪方法

1.2.2基于运动分析的目标跟踪方法

1.3对目标跟踪中遮挡问题的分析和解决方法

1.3.1遮挡问题分析

1.3.2遮挡问题的解决方法

1.4本文的研究目标及研究内容

1.4.1研究目标

1.4.2研究内容

1.5论文的主要结构

第二章运动目标的检测

2.1运动目标检测的基本方法

2.2背景提取

2.3基于小波变换的背景差分

2.4运动目标检测

2.4.1获取运动区域

2.4.2目标分割和形态学滤波

2.4.3目标质心确定

2.5背景更新

第三章阴影去除

3.1阴影的概念和常见方法

3.2阴影区域的确定

3.3消除阴影

第四章遮挡情况下的目标跟踪算法

4.1 Kalman滤波器

4.2遮挡情况下基于传统边缘匹配算法的跟踪实验

4.2.1边缘匹配算法思想

4.2.2遮挡情况下基于边缘匹配算法的跟踪实验结果

4.3抗遮挡的基于特征匹配的扩展Kalman滤波跟踪算法

4.3.1算法分析及流程

4.3.2遮挡检测

4.3.3面积更新策略

4.4实验结果与分析

4.5小结

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

致 谢

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