目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤在最近幾年一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱門研究?jī)?nèi)容,各種新算法,新思路層出不窮�；诤脚囊曨l的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的應(yīng)用不僅在軍事中,在老百姓的日常生活中也愈發(fā)重要,因此具備很高的研究?jī)r(jià)值。同時(shí)在航拍視頻中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤也是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù),因?yàn)楹脚囊曨l存在著圖像分辨率低,背景與目標(biāo)同時(shí)運(yùn)動(dòng),目標(biāo)尺寸小且易受遮擋等問(wèn)題。本文分別對(duì)航拍視頻下的目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行研究,解決目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤過(guò)程中遇到的難點(diǎn)重點(diǎn),提高算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。論文的主要工作如下:針對(duì)航拍視頻中背景與目標(biāo)一起運(yùn)動(dòng)的問(wèn)題,本文提出了一種基于背景補(bǔ)償?shù)母倪M(jìn)三幀差法來(lái)準(zhǔn)確提取目標(biāo)。選擇性能良好的SURF特征匹配算法提取特征點(diǎn),并利用RANSAC算法估計(jì)運(yùn)動(dòng)背景的單應(yīng)性變換模型來(lái)進(jìn)行背景補(bǔ)償。由于幀差法的結(jié)果存在空洞和噪聲,本文提出一種圖像質(zhì)量評(píng)估算法對(duì)多幅差分圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估,并將其添加到三幀差分法中以獲得更準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。此外,為進(jìn)一步提高算法的檢測(cè)效果,算法還集成了邊緣檢測(cè)模塊和形態(tài)學(xué)處理。在DARPA VIVID數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的檢測(cè)算法非常適合各種具有挑戰(zhàn)性的航拍場(chǎng)景... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像各點(diǎn)像素的提取方向

FAST檢測(cè)算法示意圖

圖2.3 SIFT特征描述符計(jì)算示意圖3 運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)航拍視頻中的背景建立合適的運(yùn)動(dòng)模型之后，通過(guò)特征點(diǎn)的提取和之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)關(guān)系的準(zhǔn)確率在于特征點(diǎn)對(duì)的匹配質(zhì)量，通


本文編號(hào)：3108573