本文關(guān)鍵詞：移動目標檢測與跟蹤技術(shù)的研究及Matlab實現(xiàn)　出處：《中北大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：在現(xiàn)實生活中,人通過眼睛能夠看到生動的外界的光信息,人眼對移動的信息也格外的敏感,因為移動的信息包含的可能更多的有效信息�？墒呛枚喱F(xiàn)實場景人是無法到達的,這時就需要機器視覺來輔助人了解那些人沒法到達的地方的實際情況,如高空中的移動目標監(jiān)測,海底目標監(jiān)測等各種實際需求。因此研究機器視覺顯得格外重要。移動目標檢測與跟蹤作為機器視覺中的重要分支,研究意義十分重大。移動目標識別與跟蹤針對的是保存在計算機中的視頻信息,視頻信息也可以看成由幀圖像在時間軸上組成圖像序列。本文涉及的檢測和跟蹤工作是在不動的攝像頭采集到的視頻的情況下進行的。主要包括移動目標檢測及跟蹤,檢測是對視頻中是否有移動目標進行直觀的檢測,跟蹤就是確定移動物體在視頻幀序列中的位置,我們也可以將其稱作定位。本文主要從運用matlab進行視頻采集及保存,移動目標檢測及跟蹤三個方面進行仿真實現(xiàn),簡單介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念及相關(guān)知識點,著重分析移動目標檢測和跟蹤的方法,運用一種改進的幀間差分法-三幀差分法實現(xiàn)移動目標檢測,運用移動目標跟蹤中的兩種算法的結(jié)合算法實現(xiàn)跟蹤。實驗證明所用方法均能提高了檢測和跟蹤的效果。簡要內(nèi)容如下:1.為了對后期移動目標檢測及跟蹤更加方便的理解,本文對數(shù)字圖像處理相關(guān)的概念及視頻的采集過程進行較為詳細的了解,介紹了數(shù)字圖像處理的相關(guān)概念,數(shù)字圖像處理中常見的處理方法(灰度變換、均值濾波、中值濾波、二值化)以及運用matlab進行圖像的采集及視頻的保存。2.在本文中移動目標檢測服務(wù)于下一步移動目標跟蹤,為了提高跟蹤效果,需要提高移動目標檢測的效果,本文對移動目標檢測常用的三種算法進行了詳細的介紹,并進行了對比,最后提出了三幀差分法作為移動目標檢測的最終算法,并經(jīng)matlab仿真實驗檢測效果較好。3.在移動目標檢測完畢后,利用檢測出的移動目標作為跟蹤的模板,介紹的常用的移動目標跟蹤的兩種方法,卡爾曼濾波算法,及均值漂移算法,并運用matlab進行了仿真。4.由于Mean Shift均值漂移算法在移動目標被遮擋及復(fù)雜的背景情況跟蹤效果較差,本文運用Mean Shift均值漂移算法與卡爾曼濾波算法結(jié)合的方法進行移動目標的跟蹤,可以有效的解決目標被遮擋的情況。
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1336874