基于多特征的运动目标跟踪

摘要

本文在综述运动目标检测与跟踪相关问题的基础上，主要涉及到运动目标的检测、实时运动目标的跟踪以及实时运动目标检测与跟踪实验系统的组建三方面的研究内容。 在运动目标检测研究方面，以Kim算法为重点介绍了静态背景下运动目标检测的几种常用检测算法，并基于多分辨率分级分块的思想，提出了一种有效的块边缘检测算法。 在运动目标跟踪研究方面，综述了几种常用的目标特征和搜索匹配算法，重点讨论了均值偏移算法原理和实现方案。以此为基础研究了融合目标速度、加速度及目标的灰度概率密度多特征下的运动目标跟踪问题。本系统首先完成对目标速度和加速度的测定，进而预测目标在下一帧中可能出现的位置，然后在预测位置附近采用均值偏移算法实现了跟踪。 在运动目标实时跟踪实验系统平台的组建中，详细介绍了运动目标检测与跟踪实验系统平台，从系统平台的组成结构、硬件设备的各项性能参数、软件开发环境三个方面进行了详细的分析，并将本文所提出的方法融入其中，使其完整性有了一定的改善。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题背景及研究意义

1.2课题的国内外研究现状

1.2.1运动目标检测

1.2.2运动目标跟踪

1.3本文的主要研究内容

1.4论文的结构安排

第二章运动目标检测

2.1目标检测的一般过程

2.1.1差分

2.1.2二值化

2.1.3形态学滤波

2.1.4连通性分析

2.2几种常用的目标检测算法

2.2.1背景差分法

2.2.2连续帧间差分法

2.2.3光流法

2.2.4 Kim检测算法

2.3边缘检测

2.3.1边缘检测算法的基本步骤

2.3.2常用的边缘检测算子

2.4二值图像中的边缘检测

2.4.1传统的曲线演化方法

2.4.2改进方法1

2.4.3改进方法2

2.4.4实验分析及结论

第三章运动目标跟踪

3.1运动目标跟踪方法综述

3.2特征选择

3.2.1颜色特征

3.2.2边缘、轮廓和纹理特征

3.2.3直方图特征

3.3搜索算法

3.3.1绝对平衡搜索法

3.3.2归一化互相关匹配算法

3.3.3均值偏移算法原理

3.3.4均值偏移算法实现

3.3.5几种搜索算法分析和比较

3.4本文跟踪程序的实现

3.4.1程序流程图

3.4.2准备工作

3.4.3检测部分

3.4.4跟踪部分

3.4.5加入多特征后的均值偏移算法结论

第四章运动目标实时跟踪实验系统的完善设计与实现

4.1硬件系统

4.1.1计算机系统

4.1.2图像采集卡

4.1.3摄相机CCD

4.1.4云台

4.2软件系统

第五章总结与展望

5.1论文总结

5.2论文有待完善之处

5.3展望

参考文献

致谢

附录在读期间发表的学术论文