本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究及Matlab實(shí)現(xiàn)　出處：《中北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：在現(xiàn)實(shí)生活中,人通過(guò)眼睛能夠看到生動(dòng)的外界的光信息,人眼對(duì)移動(dòng)的信息也格外的敏感,因?yàn)橐苿?dòng)的信息包含的可能更多的有效信息。可是好多現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景人是無(wú)法到達(dá)的,這時(shí)就需要機(jī)器視覺(jué)來(lái)輔助人了解那些人沒(méi)法到達(dá)的地方的實(shí)際情況,如高空中的移動(dòng)目標(biāo)監(jiān)測(cè),海底目標(biāo)監(jiān)測(cè)等各種實(shí)際需求。因此研究機(jī)器視覺(jué)顯得格外重要。移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤作為機(jī)器視覺(jué)中的重要分支,研究意義十分重大。移動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤針對(duì)的是保存在計(jì)算機(jī)中的視頻信息,視頻信息也可以看成由幀圖像在時(shí)間軸上組成圖像序列。本文涉及的檢測(cè)和跟蹤工作是在不動(dòng)的攝像頭采集到的視頻的情況下進(jìn)行的。主要包括移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤,檢測(cè)是對(duì)視頻中是否有移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行直觀的檢測(cè),跟蹤就是確定移動(dòng)物體在視頻幀序列中的位置,我們也可以將其稱(chēng)作定位。本文主要從運(yùn)用matlab進(jìn)行視頻采集及保存,移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤三個(gè)方面進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn),簡(jiǎn)單介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念及相關(guān)知識(shí)點(diǎn),著重分析移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的方法,運(yùn)用一種改進(jìn)的幀間差分法-三幀差分法實(shí)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),運(yùn)用移動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的兩種算法的結(jié)合算法實(shí)現(xiàn)跟蹤。實(shí)驗(yàn)證明所用方法均能提高了檢測(cè)和跟蹤的效果。簡(jiǎn)要內(nèi)容如下:1.為了對(duì)后期移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤更加方便的理解,本文對(duì)數(shù)字圖像處理相關(guān)的概念及視頻的采集過(guò)程進(jìn)行較為詳細(xì)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(jiàn)的處理方法(灰度變換、均值濾波、中值濾波、二值化)以及運(yùn)用matlab進(jìn)行圖像的采集及視頻的保存。2.在本文中移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)服務(wù)于下一步移動(dòng)目標(biāo)跟蹤,為了提高跟蹤效果,需要提高移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的效果,本文對(duì)移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)常用的三種算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并進(jìn)行了對(duì)比,最后提出了三幀差分法作為移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的最終算法,并經(jīng)matlab仿真實(shí)驗(yàn)檢測(cè)效果較好。3.在移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)完畢后,利用檢測(cè)出的移動(dòng)目標(biāo)作為跟蹤的模板,介紹的常用的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤的兩種方法,卡爾曼濾波算法,及均值漂移算法,并運(yùn)用matlab進(jìn)行了仿真。4.由于Mean Shift均值漂移算法在移動(dòng)目標(biāo)被遮擋及復(fù)雜的背景情況跟蹤效果較差,本文運(yùn)用Mean Shift均值漂移算法與卡爾曼濾波算法結(jié)合的方法進(jìn)行移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,可以有效的解決目標(biāo)被遮擋的情況。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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