视频图像中运动目标检测与跟踪技术研究

发布时间：2017-09-29 04:33

  本文关键词：视频图像中运动目标检测与跟踪技术研究

  更多相关文章： 目标检测与跟踪 高斯混合模型 Mean Shift算法 Kalman滤波

【摘要】：运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域中最具挑战的课题之一,涉及图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等多个领域的研究成果,在工业、医疗、军事、交通等许多领域有着广泛的应用,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。由于该课题的研究内容涉及多个科学领域,虽然人们做了大量的研究工作,但是还有很多重要的问题尚未解决。本文在深入研究海内外相关算法的基础上,分别针对一种经典的运动目标检测与跟踪算法进行了改进和优化。在目标检测方面,本文介绍了高斯混合模型检测运动目标的原理和方法,然后根据检测过程中出现失真、阴影干扰等问题进行改善。通过改进背景更新速率来改进检测出现的检测失真问题,通过HVS色彩向量消除了阴影干扰。从改进前后的实验结果对比来看,通过改进,可以使背景模型适应有干扰的环境,能较为完整的提取出运动目标并减少目标阴影给检测带来的干扰。在目标跟踪方面,本文重点研究了基于Mean Shift的运动目标跟踪算法。通过分析发现,当运动目标出现完全遮挡时或大面积干扰物时,Mean Shift算法会出现丢失目标的现象。针对这一问题,本文在Mean Shift算法中加入Kalman算法,将二者融合共同追踪运动目标。经验证,融合改进后的算法能有效解决目标被遮挡后丢失目标的问题。
【关键词】：目标检测与跟踪 高斯混合模型 Mean Shift算法 Kalman滤波
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势9-10
• 1.3 目前需要解决的问题10-11
• 1.4 主要研究内容11-13
• 1.4.1 本文主要工作11-12
• 1.4.2 本文内容安排12-13
• 第2章 相关知识储备13-22
• 2.1 色彩空间转换13-14
• 2.2 Open CV技术14-16
• 2.2.1 Open CV特点14-15
• 2.2.2 Open CV模块15
• 2.2.3Open CV配置15-16
• 2.3 目标图像处理的方法研究16-21
• 2.3.1 直方图均衡化16-18
• 2.3.2 图像去噪18-20
• 2.3.3 形态学操作20-21
• 2.4 总结21-22
• 第3章 运动目标检测22-31
• 3.1 常用目标检测22-25
• 3.1.1 光流法22-23
• 3.1.2 帧间差分法23-24
• 3.1.3 背景减除法24-25
• 3.2 基于高斯混合模型方法的运动目标检测25-28
• 3.3 基于改进高斯混合模型的运动目标检测28-30
• 3.3.1 背景更新28-29
• 3.3.2 阴影消除29-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第4章 目标跟踪31-43
• 4.1 常用目标跟踪算法31-32
• 4.2 基于Mean Shift算法的运动目标跟踪32-39
• 4.2.1Mean Shift算法介绍32-34
• 4.2.2 基于Mean Shift的目标跟踪34-38
• 4.2.3 算法实现38-39
• 4.3 基于Kalman均滤波—Mean Shift算法的运动目标跟踪39-42
• 4.3.1 基于Kalman的运动参数辨识与状态估计40-41
• 4.3.2Kalman-Mean Shift算法41-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 总结与展望43-45
• 5.1 总结43
• 5.2 展望43-45
• 参考文献45-48
• 致谢48-49
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文49

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本文编号：940030