資源描述:
《基于mean+shift算法的運動目標(biāo)檢測與跟蹤》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要視頻圖像序列中運動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù),是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要分支,它融合了圖像處理、模式識別、以及計算機等若干領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù),在視頻監(jiān)控、智能交通、機器人視覺導(dǎo)航以及醫(yī)療診斷等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。本文主要圍繞運動目標(biāo)檢測問題和運動目標(biāo)跟蹤問題展開:對于運動目標(biāo)檢測,首先研究了基于像素灰度歸類的背景重構(gòu)算法,并提出了背景漸變和突變時背景更新策略,然后研究了基于RGB和HSV顏色空間的移動陰影檢測與消除方法。對于運動目標(biāo)跟蹤,主要研究了基于MeallShiR算法的運動目標(biāo)跟蹤算法,并給出了基于邊緣檢測的跟蹤窗口尺度自動更新的
2、MeallShiR跟蹤算法,以解決MeanShiR算法跟蹤窗口固定,不能跟蹤漸近或漸遠(yuǎn)的運動目標(biāo)的缺點;針對MeaIlShiR算法不能較好地跟蹤被大面積遮擋或完全遮擋的運動目標(biāo)的缺點,引入了粒子濾波算法及其在運動目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用,并提出了多樣性粒子重采樣方法以解決粒子濾波算法的粒子貧化問題;針對粒子濾波跟蹤算法需要的粒子量大,運算速度慢的缺點,本文給出了基于MeaIlShiR算法的粒子濾波算法,該算法利用MeaIlShiR算法的聚類功能將粒子聚集在更毗鄰目標(biāo)真實位置的區(qū)域,使得每個粒子更合理地表達(dá)目標(biāo)的真實狀態(tài),故算法對粒子數(shù)量的要求減
3、小,算法的運算速度得到了提高。實驗表明,新算法的跟蹤效果優(yōu)于傳統(tǒng)的基于MeanSlliR算法的運動目標(biāo)跟蹤算法,實時性優(yōu)于單純的粒子濾波跟蹤算法。關(guān)鍵詞運動目標(biāo)檢測,運動目標(biāo)跟蹤,均值漂移,粒子濾波AbstractMoVingtargetdetectionandtrackingtechnologyinVideoimagesequencesisanimportaIltbranchofcomputervision6eld,whichme略esimageprocessing,pattemreco印ition,comput%aIldothcra
4、dVancedtechnolo百es.ItiswidelyappliedtoVide0surveillance,intelligellttransportation,robotVisualnaVigation,alldmedicaldia盟osis.Basedontheprobl鋤ofmoVingtargetdetectionandtracking,themainworkofthisdissenationcallbepresentedasfollows:ForthemoVingta昭etdetection,aback伊oundrecon
5、stnlctionalgoritllIIlbasedonpixelintensityclaSsificationisresearched,andabackgroundupdatemethodispresentedbaLsedontheback黟ound伊adualchangea11dHmtation.Asforshadowdetection趾dshadowr鋤oval,analgorithminthebasisofRGBandHSVcolorspaceisintroduced.ForthemoVingta唱ettracl(in呂anob
6、jecttrackingalgoritIllIlbasedonMeaJlShiftalgoritllIIlisresearched,manyimprov鋤entsaredoneforthedefectsofthetrackingalgo“thm.AMeanShiRtrackingalgoritIInlwithself二updatingtrackingwindowbaSedonobjectsedgedetectionwaspresentedforMeallShiRtracl【ingalgorithm’slackingofbandwidth
7、adaptationmechanism;111ordertosolVemedefectofMeallShiRobjecttr.a(chǎn)ckingalgorithminmo“ngobject仃ackingunderocclusion,P硪icleFilteralgoritllrrlaIlditsapplicationinmoVingtarget仃ackingisintrDduced,鋤dadiVersityp砒icleres鋤plemeⅡlodisproposedinofdert0resolVetheprobl鋤ofpanicleimpoVer
8、isllIllent.T11emaindefectofPanicleFilteristheneedsofmlmerouspaniclestoestimatemestateofobjects,w11ichin