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基于运动背景下运动目标的检测与自动跟踪

作　者: 贺琴
导　师: 潘建寿
学　校: 西北大学
专　业: 电路与系统
关键词: 全局运动估计背景匹配运动目标检测运动目标自动跟踪摄像机控制
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 327次
引　用: 3次
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内容摘要

考虑到现在一般的检测与跟踪系统都需要人为辅助操作的问题,本文介绍一种自动监控系统。本文主要涉及分两个部分：一、通过一些图像处理算法检测出运动背景下目标在图像中的位置；二、通过PC机控制云台运动,进而带动摄像头转动完成对运动目标自动跟踪。基于运动背景下运动目标的检测主要完成以下两方面工作：一、全局运动补偿,为了解决摄像机运动导致背景发生大幅度,本文提出了一种具有鲁棒性全局运动背景匹配法完成动态背景的静态转化；二、比较几种常用的运动目标检测算法的优缺点,提出适合本系统的检测算法——三帧差分法。在摄像机和运动物体同时运动情况下,一般的运动目标跟踪算法存在着被动跟踪的滞后问题。为了解决此问题,本文提出了一种结合Kalman滤波器的Mean-Shift自动跟踪算法。首先利用Kalman滤波器算法进行运动估计,预测物体在下一帧中的位置,根据预知的位置向云台发出相应的指令控制云台运动,进而带动摄像机转动相应角度,然后在此基础上利用Mean-Shift搜索算法精确的确定目标位置,与此同时本文又引入相似性系数来判定目标是否发生遮挡。如此循环。最后自主搭建了单通道视频监控系统实验平台进行仿真实验,验证了系统的有效性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-12
  1.1 课题的研究背景和意义  7-8
  1.2 课题的研究现状  8-10
  1.3 论文的结构安排及其主要贡献  10-12
    1.3.1 论文的结构安排  10
    1.3.2 主要贡献  10-12
第二章全局运动背景补偿  12-24
  2.1 全局运动参数模型的建立  12-14
  2.2 特征点提取与匹配  14-18
    2.2.1 提取特征点  15-16
    2.2.2 匹配特征点  16-18
  2.3 全局运动参量的鲁棒估计  18-21
  2.4 背景匹配  21
  2.5 实验数据分析  21-23
  2.6 本章小结  23-24
第三章运动目标的检测  24-35
  3.1 运动目标检测的一般过程  24-25
  3.2 静态背景下的变化检测  25-28
    3.2.1 光流法  25-26
    3.2.2 基于背景差分的方法  26-27
    3.2.3 连续帧差分法  27-28
  3.3 差分图像的后续处理  28-33
    3.3.1 二值化  28-30
    3.3.2 形态学滤波  30-32
    3.3.3 连通性分析  32-33
  3.4 运动目标的定位  33
  3.5 本章小结  33-35
第四章运动目标的自动跟踪  35-55
  4.1 概述  35-36
  4.2 运动目标特征选取  36-40
    4.2.1 颜色特征  36-38
    4.2.2 矩特征  38-39
    4.2.3 直方图  39-40
  4.3 均值偏移算法(MeanShift)搜索匹配算法  40-44
    4.3.1 MeanShift的原理  40-43
    4.3.2 MeanShift在运动目标跟踪中的应用  43-44
  4.4 目标运动估计  44-48
    4.4.1 Kalman滤波器的原理  45-46
    4.4.2 Kalman滤波器在目标运动估计中的应用  46-48
  4.5 摄像机的控制  48-50
    4.5.1 云台控制参数的计算  48-49
    4.5.2 云台控制实现  49-50
  4.6 实验结果与数据分析  50-54
  4.7 本章小结  54-55
第五章系统实验平台  55-60
  5.1 系统硬件实验平台  55-58
    5.1.1 摄像机主要参数及选择  55-56
    5.1.2 视频图像采集卡的选择  56-57
    5.1.3 计算机系统的选择  57
    5.1.4 云台技术参数及特点  57-58
  5.2 系统软件开发平台  58-59
  5.3 本章小结  59-60
总结与展望  60-62
参考文献  62-67
攻读硕士学位期间取得的科研成果  67-68
致谢  68-69

基于运动背景下运动目标的检测与自动跟踪

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