資源描述：
《目標跟蹤算法的研究設計》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、目錄摘要1ABSTRACT2第一章緒論41.1課題研究背景和意義41.2國內外研究現(xiàn)狀51.3本文的具體結構安排7第二章運動目標檢測82.1檢測算法及概述82.1.1連續(xù)幀間差分法92.1.2背景去除法112.1.3光流法13第三章運動目標跟蹤方法163.1引言163.2運動目標跟蹤方法163.2.1基于特征匹配的跟蹤方法163.2.2基于區(qū)域匹配的跟蹤方法173.2.3基于模型匹配的跟蹤方法183.3運動目標搜索算法183.3.1絕對平衡搜索法183.4絕對平衡搜索法實驗結果193.4.1歸一化互相關搜索法213.5歸一化互相關搜索法實驗結果及分析22第四章模板更新與軌跡預
2、測264.1模板更新簡述及策略264.2軌跡預測284.2.1線性預測294.2.2平方預測器304.3實驗結果及分析：31致謝36參考文獻37畢業(yè)設計小結38摘要圖像序列目標跟蹤是計算機視覺中的經(jīng)典問題，它是指在一組圖像序列中，根據(jù)所需目標模型，實時確定圖像中目標所在位置的過程。它最初吸引了軍方的關注，逐漸被應用于電視制導炸彈、火控系統(tǒng)等軍用備中。序列圖像運動目標跟蹤是通過對傳感器拍攝到的圖像序列進行分析，計算出目標在每幀圖像上的位置。它是計算機視覺系統(tǒng)的核心，是一項融合了圖像處理、模式識別、人工只能和自動控制等領域先進成果的高技術課題，在航天、監(jiān)控、生物醫(yī)學和機器人技術等
3、多種領域都有廣泛應用。因此，非常有必要研究運動目標的跟蹤。本論文就圖像的單目標跟蹤問題，本文重點研究了幀間差分法和背景去除法等目標檢測方法，研究了模板相關匹配跟蹤算法主要是：最小均方誤差函數(shù)(MES)，最小平均絕對差值函數(shù)(MAD)和最大匹配像素統(tǒng)計(MPC)的跟蹤算法。在跟蹤過程中，由于跟蹤設備與目標的相對運動,視野中的目標可能出現(xiàn)大小、形狀、姿態(tài)等變化,加上外界環(huán)境中的各種干擾,所要跟蹤的目標和目標所在的場景都發(fā)生了變化,有可能丟失跟蹤目標。為了保證跟蹤的穩(wěn)定性和正確性,需要對模板圖像進行自適應更新。由于目標運動有一定得規(guī)律，可以采取軌跡預測以提高跟蹤精度，本文采用了線性
4、預測法。對比分析了相關匹配算法的跟蹤精度和跟蹤速度；對比不采用模板更新和模板跟新的跟蹤進度和差別，實驗表明，跟蹤算法加上軌跡預測及模板跟新在很大程度上提高了跟蹤幀數(shù)，提高了跟蹤精度，具有一定的抗噪聲性能。關鍵詞：目標跟蹤，目標檢測，軌跡預測，模板更新ABSTRACTTargettracking,imagesequenceisaclassiccomputervisionproblems,itisdefinedasasetofimagesequences,inaccordancewithrequirementsofthetargetmodel,real-timeimagestod
5、eterminethelocationofthetargetprocess.Itinitiallyattractedtheconcernofthemilitaryhasgraduallybeenappliedtotelevision-guidedbombs,firecontrolsystemsformilitarypreparation.Movingtargettrackingsensoristakenthroughtheimagesequenceanalysis,tocalculatethetargetimageineachframeposition.Itisthecore
6、ofcomputervisionsystemisacombinationofimageprocessing,patternrecognition,artificialonlyandtheresultsofautomaticcontrolinareassuchasadvancedhigh-techissuesintheaerospace,control,biomedicalandroboticsfields,etc.Therearewidelyused.Thus,itisnecessarytostudythetrackingofmovingtargets.Inthispaper
7、,theimageofthesingle-targettrackingproblem,researchthetargetdetectionmethodismainlybasedoninter-framedifferenceandbackgroundremovalmethodtodetectthetargetinpreparationfortargettracking.Templatematchingtrackingalgorithmis:thesmallestmeansquareerrorfunctio
