基于特征匹配與卡爾曼預(yù)測(cè)的多目標(biāo)跟蹤算法研究

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1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)分類號(hào)UDC密級(jí)學(xué)位論文基于特征匹配與卡爾曼預(yù)測(cè)的多目標(biāo)跟蹤算法研究作者姓名：指導(dǎo)教師：申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：學(xué)科專業(yè)名稱：論文提交日期：學(xué)位授予日期：評(píng)閱人：翟明肖軍教授東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士學(xué)科類別：工學(xué)信號(hào)與信息處理2014年6月論文答辯曰期：2014年6月2014年7月答辯委員會(huì)主席：張石張石鄭春紅東北大學(xué)2014年6月萬(wàn)方數(shù)據(jù)AThesisinSignaIandInformationProcessingResearchofMultipleObject1YackingAlgori‰BasedonF

2、eatureMatchingandKalmanPredictionByZhaiMingSupervisor：ProfessorXiaoJunNortheasternUniVersi毋June2014萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的。論文中取得的研究成果除加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包括本人為獲得其他學(xué)位而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝=E思。學(xué)位論文作者簽名：狠硐日期：西竹年6月20

3、日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：即學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索、交流。作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時(shí)間為作者獲得學(xué)位后：半年口一年口一年半口兩年／學(xué)位敝儲(chǔ)躲艄簽字日期：刮‘}年‘月乃日日0Z丸"h¨¨年。悼勁名期簽日幣≠師字導(dǎo)簽．萬(wàn)方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要基于特征匹配與卡爾曼預(yù)測(cè)的多目標(biāo)跟蹤算法研究摘要作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)技

4、術(shù)之一，視頻目標(biāo)跟蹤正被廣泛地應(yīng)用到科學(xué)技術(shù)、航空航天、國(guó)防建設(shè)、醫(yī)藥衛(wèi)生以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，有著重大的實(shí)用價(jià)值和廣闊發(fā)展前景。在實(shí)際生活中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所處的環(huán)境是不斷變化的，例如光照的變化、目標(biāo)的形變及目標(biāo)的遮擋等情況，這些因素都給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤提出了強(qiáng)大的挑戰(zhàn)。本文主要分為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤兩個(gè)部分。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)就是將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像從序列圖像中提取出來(lái)，為后續(xù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤匹配奠定基礎(chǔ)；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的目的主要是確定序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精確位置。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，首先，介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展?fàn)顩r及運(yùn)

5、動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的常用算法，包括光流法、幀問(wèn)差分法和背景差分法，并分析了算法的優(yōu)點(diǎn)及不足。然后在對(duì)背景差分法分析的基礎(chǔ)之上，提出了一種基于形態(tài)學(xué)的背景差分法。在背景差分法中，從序列圖像中提取出的背景圖像是至關(guān)重要的。在背景圖像的提取過(guò)程中，首先對(duì)相鄰兩幀圖像做差分處理，然后將差分后的圖像進(jìn)行二值化處理，為了避免二值化圖像中孔洞現(xiàn)象對(duì)于結(jié)果的影響，選擇形態(tài)學(xué)的方法對(duì)二值化的差分圖像進(jìn)行填充處理，將檢測(cè)到的背景區(qū)域的像素值更新到背景圖像中，從而得到理想的背景圖像。再對(duì)圖像做背景差分處理，可以從得到的圖像中確定運(yùn)動(dòng)區(qū)域。根據(jù)

6、此算法能夠輸出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的外接矩形框，進(jìn)而得到輸出的圖像，為后續(xù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)匹配工作打好基礎(chǔ)。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面，為了描述多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，首先將復(fù)雜的多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劃分為五種基本運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以便于后續(xù)的處理。其次，選擇提取目標(biāo)的四個(gè)特征，即運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的在圖像中所占面積、目標(biāo)的色彩均值、目標(biāo)外接矩形框的幾何中心以及目標(biāo)外接矩形框的寬高比，并創(chuàng)新性地將四個(gè)特征擬合為一個(gè)度量函數(shù)。在度量函數(shù)中，四個(gè)特征的特征融合系數(shù)能夠根據(jù)特征在目標(biāo)匹配中貢獻(xiàn)大小自適應(yīng)地調(diào)整。通過(guò)定義的度量函數(shù)和設(shè)定的閡值進(jìn)行目標(biāo)匹配。再次，將卡

7、爾曼濾波的原理應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋時(shí)目標(biāo)位置的預(yù)測(cè)，從而使得有遮擋狀況出現(xiàn)時(shí)，仍能在遮擋結(jié)束后繼續(xù)跟蹤目標(biāo)。最后，給出了多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果。關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測(cè)；背景提??；目標(biāo)跟蹤；目標(biāo)匹配：卡爾曼濾波；萬(wàn)方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractResearchof蛐l(wèi)eObject刪ng燦g嘶mmBasedonF咖M蛐砌凡岫an冉edi曲onAbstractAsoneofthehottechn0109iesinresearchofcomputerVision，Videota唱ettmcl(ingis麗d

8、elyappliedinsciencetecllIlolo鼢aerospace，defense，medical觚do也erheahhaJldVariousfieIdsofnationaleconomyjwhichhasasignificantpracticalValueandb∞addeVelOpingprospects．Inreallife，theenViro咖ento