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基于蛙眼视觉特性的运动目标检测与跟踪方法研究

作　者: 姜真
导　师: 李智勇
学　校: 湖南大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 蛙眼生物视觉目标检测目标跟踪时空熵 Mean-shift
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 11次
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内容摘要

运动目标的检测与跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究课题，众多研究者对此进行了深入的研究，取得了丰富的理论与技术研究成果。同时，随着其广泛应用于军事、民用的各个领域，人们对运动目标分析，尤其是复杂情况下运动目标检测与跟踪的实时性、准确性及鲁棒性提出了更高的要求，传统理论逐渐显示出不足，基于生物视觉的仿生视觉是一种潜在的解决方案。因此，本文主要通过分析蛙眼视觉特性，对运动目标的检测与跟踪做了一系列研究。首先，介绍了目前运动目标检测与跟踪技术的发展现状，分析传统理论在解决相关问题中存在的不足与难点，提出借鉴具有运动视觉特长的蛙眼视觉特性与认知机理，探索针对运动目标检测与跟踪的认知计算新方法的思想。并阐述了蛙眼视觉认知特性及神经机理，为相关视觉仿生提供基础。接下来，本文分析青蛙可以快速、准确的检测运动目标的原理，借鉴其相关特性，模拟蛙眼视网膜中两种神经节细胞的检测作用，依据实际情况下的运动目标检测实时性需求，结合视频图像的处理算法，设计了一种运动目标的检测算法，该算法多角度多层次的融合运动特征和边缘特征，并采用了一种双阈值融合方法，最终精确的检测出目标的运动边缘。在算法设计的过程中一方面基于蛙眼视觉特征；另一方面合理利用了各种视频图像处理方法的优点。最后，针对运动目标跟踪过程中目标的尺度变化的情况，基于蛙眼对运动目标的敏感特性及跟踪框与目标尺度间的相关理论，提出了一种改进Mean-shift运动目标的跟踪算法。算法主要分为两大部分：一是融合运动特征和颜色特征构建运动-颜色直方图描述目标；二是基于Mean-shift计算结果同时利用运动特征，根据目标尺度变化自适应的调整跟踪窗的大小，及更新特征模板。仿真实验结果表明，该方法可以有效的定位尺度变化的运动目标。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-12
第1章绪论  12-19
  1.1 研究背景与意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-15
  1.3 传统运动目标检测和跟踪方法中的问题分析  15-16
  1.4 本文主要研究内容  16-17
  1.5 本文组织结构  17-18
  1.6 小结  18-19
第2章蛙眼视觉原理和基础  19-30
  2.1 引言  19
  2.2 蛙眼视觉行为  19-20
  2.3 蛙眼的生理基础  20-26
    2.3.1 蛙眼的生理结构  21-23
    2.3.2 蛙眼视觉神经机理  23-26
  2.4 蛙眼视觉研究情况  26-29
    2.4.1 国外情况  26-28
    2.4.2 国内情况  28-29
  2.5 小结  29-30
第3章基于蛙眼视觉特征的运动目标检测方法  30-43
  3.1 引言  30-31
  3.2 基于蛙眼的运动目标检测策略  31
  3.3 基于蛙眼的运动目标检测算法  31-42
    3.3.1 运动区域检测  31-34
      3.3.1.1 帧差法  31-32
      3.3.1.2 时空熵法  32-34
    3.3.2 边缘特征提取  34-37
    3.3.3 算法描述  37-39
      3.3.3.1 算法流程  37-38
      3.3.3.2 双阈值融合方法  38-39
    3.3.4 实验结果及分析  39-42
  3.4 小结  42-43
第4章基于蛙眼视觉特征自适应跟踪窗的运动目标跟踪方法  43-54
  4.1 引言  43-44
  4.2 基于蛙眼特性的跟踪策略  44-45
  4.3 基于蛙眼视觉特性的运动目标跟踪算法  45-53
    4.3.1 Mean-shift算法概述  45
    4.3.2 运动特征图建立  45-46
    4.3.3 运动-颜色直方图构建  46-49
    4.3.4 跟踪窗框自适应调整及模板更新  49
    4.3.5 算法总体描述  49-50
    4.3.6 实验结果及分析  50-53
  4.4 小结  53-54
结论  54-56
参考文献  56-62
致谢  62-63
附录 A  63-64
附录 B  64

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