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基于视频的目标检测与跟踪技术研究

作　者: 王汉斌
导　师: 姜斌
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 视频图像目标检测目标跟踪运动估计运动补偿
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

视频目标检测与跟踪技术是图像处理技术应用的重要组成部分,该技术在众多领域有着广泛应用,如:机器人导航、安全监控系统和医学图像分析等。本文首先研究了静态背景下的目标检测与跟踪问题,考虑了目标运动与环境光照变化对检测跟踪的影响。在分析了邻帧差分法、背景相减法和光流法的优缺点后,考虑到邻帧差分检测法具有快速和易于实现的优点,选择邻帧差分法进行目标检测。为了克服邻帧差分目标检测中目标区域扩大和孔洞的缺点,结合边缘检测和形态学图像处理技术,实现运动目标的准确检测,并通过不断检测实现目标跟踪。其次,针对视频中最一般的情形,摄像机和目标都运动的情况进行了研究。此时,目标运动和摄像机运动都会引起图像中灰度变化,如果要运用邻帧差分法检测目标,首先必须进行帧间背景补偿。在研究了摄像机运动模型的基础上,选用六参数摄像机运动模型建立相邻帧图像投影关系;然后,改进Levenberg-Marquardt算法进行运动模型参数估计,在帧间运动背景补偿后,利用邻帧差分法检测运动目标;最后采用局部模板匹配算法在下一帧中搜索目标进行目标的跟踪。实验结果验证了本文算法的正确性和可行性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-11
第一章绪论  11-16
  1.1 研究目的和意义  12
  1.2 国内外研究现状  12-15
    1.2.1 基于视频的目标检测方法  13-14
    1.2.2 基于视频的目标跟踪方法  14-15
  1.3 本文的主要研究工作  15
  1.4 本文的内容安排  15-16
第二章目标检测跟踪中的图像处理技术  16-22
  2.1 色彩转换  16
  2.2 边缘检测  16-19
  2.3 图像二值化  19
  2.4 形态学图像处理  19-21
  2.5 小结  21-22
第三章运动目标检测与跟踪  22-35
  3.1 目标的表示  22-24
    3.1.1 目标的位置  22-23
    3.1.2 图像Blob 分析  23-24
  3.2 运动目标检测  24-31
    3.2.1 邻帧差分法  24-26
    3.2.2 背景相减法  26-28
    3.2.3 光流法  28-30
    3.2.4 各种算法优缺点比较  30-31
  3.3 运动目标跟踪  31-34
    3.3.1 匹配准则  32
    3.3.2 搜索方法  32-34
  3.4 小结  34-35
第四章静态背景下的光变目标检测与跟踪  35-55
  4.1 光照变化目标检测  35-43
    4.1.1 光照模型  35-36
    4.1.2 光照变化检测  36-40
    4.1.3 光照影响消除  40
    4.1.4 光照不变检测实验  40-43
  4.2 虚假目标消除  43-45
  4.3 目标孔洞填充与目标Blob 分析  45-46
  4.4 基于Sumlink 的改进全差分目标检测与跟踪算法实现  46-48
  4.5 实验结果与分析  48-54
  4.6 小结  54-55
第五章变背景下的差分目标检测与跟踪  55-69
  5.1 目标成像投影模型  55-57
  5.2 摄像机运动参数模型  57-59
    5.2.1 四参数模型  57-58
    5.2.2 六参数模型  58
    5.2.3 八参数模型  58-59
  5.3 模型参数估计方法  59-61
    5.3.1 最速下降法  59-60
    5.3.2 牛顿法  60-61
  5.4 帧间背景运动补偿  61-65
    5.4.1 样本点选取  61-62
    5.4.2 参数最优估计  62-64
    5.4.3 背景运动补偿  64-65
  5.5 实验结果与分析  65-68
  5.6 小结  68-69
第六章总结和展望  69-71
参考文献  71-74
致谢  74-75
在学期间的研究成果及发表的学术论文  75

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