学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

运动多目标检测与跟踪算法研究

作　者: 曹晖
导　师: 焦淑红
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 目标跟踪目标检测特征融合卡尔曼预测背景提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 120次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

运动目标的检测与跟踪是数字图像处理和模式识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一,也是计算机视觉研究的一个重要领域。它在机器人导航、安全监控系统、医学图象分析和虚拟现实等领域中都有广泛应用。本论文主要对运动目标检测、运动多目标跟踪技术开展研究。本文首先介绍了运动目标检测的三种算法,帧间差分法、背景差分法、光流法,全面分析了三种算法的优缺点,然后确定了在摄像头固定的条件下采用背景差分法进行运动目标检测。对基于帧间差分法提取背景的方法进行了改进,给出了原方法和改进方法的仿真,实验结果表明改进算法达到了预期的效果。在利用改进方法实现背景模型的自动提取后,以背景差的方法实现运动目标的初步检测,最后通过灰度图像直方图均衡和形态学运算完整的分离出所有运动目标。在多目标跟踪方面,本文对卡尔曼滤波器、跟踪模型做了简要介绍,提出一种多特征融合与Kalman预测相结合的多目标跟踪方法,以目标的最小外接矩形中心、目标宽高比、目标面积形成融合测度,对多个运动目标进行匹配关联。实验结果表明,采用这种方法对多个运动目标进行跟踪具有良好的准确性和稳定性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 引言  10
  1.2 课题研究背景及发展现状  10-12
  1.3 多目标检测与跟踪的原理  12-13
  1.4 本文研究内容及安排  13-15
第2章目标检测与跟踪基本方法分析  15-30
  2.1 运动目标检测方法  15-20
    2.1.1 光流法  15-16
    2.1.2 帧间差分法  16-19
    2.1.3 背景差分法  19-20
  2.2 背景模型建立  20-26
    2.2.1 均值背景模型  21-22
    2.2.2 中值背景模型  22
    2.2.3 混合高斯背景模型  22-26
  2.3 基于图像的目标跟踪  26-29
    2.3.1 相关跟踪  26-28
    2.3.2 波门跟踪  28-29
  2.4 本章小结  29-30
第3章目标检测与提取  30-50
  3.1 改进的帧间差分背景模型  30-32
  3.2 背景的自适应更新  32-33
  3.3 多目标提取  33-49
    3.3.1 图像增强技术  33-41
    3.3.2 形态学处理  41-44
    3.3.3 目标图像分割  44-49
  3.4 本章小结  49-50
第4章全局特征匹配的多目标跟踪  50-60
  4.1 目标跟踪的预测算法分析  50-53
    4.1.1 线性最小二乘预测算法  50-51
    4.1.2 卡尔曼预测算法  51-53
  4.2 多目标跟踪状态分析  53-54
  4.3 基于全局特征匹配的多目标跟踪  54-59
    4.3.1 全局特征提取  55
    4.3.2 多特征融合匹配  55-57
    4.3.3 Kalman预测在特征匹配中的使用  57-58
    4.3.4 多目标跟踪结果  58-59
  4.4 本章小结  59-60
结论  60-61
参考文献  61-65
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  65-66
致谢  66

运动多目标检测与跟踪算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文