基于蛙眼視覺特性的運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究.pdf

1、運動目標(biāo)的檢測與跟蹤一直是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究課題，眾多研究者對此進(jìn)行了深入的研究，取得了豐富的理論與技術(shù)研究成果。同時，隨著其廣泛應(yīng)用于軍事、民用的各個領(lǐng)域，人們對運動目標(biāo)分析，尤其是復(fù)雜情況下運動目標(biāo)檢測與跟蹤的實時性、準(zhǔn)確性及魯棒性提出了更高的要求，傳統(tǒng)理論逐漸顯示出不足，基于生物視覺的仿生視覺是一種潛在的解決方案。因此，本文主要通過分析蛙眼視覺特性，對運動目標(biāo)的檢測與跟蹤做了一系列研究。
　　 首先，介紹了目前運動目

2、標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析傳統(tǒng)理論在解決相關(guān)問題中存在的不足與難點，提出借鑒具有運動視覺特長的蛙眼視覺特性與認(rèn)知機(jī)理，探索針對運動目標(biāo)檢測與跟蹤的認(rèn)知計算新方法的思想。并闡述了蛙眼視覺認(rèn)知特性及神經(jīng)機(jī)理，為相關(guān)視覺仿生提供基礎(chǔ)。
　　 接下來，本文分析青蛙可以快速、準(zhǔn)確的檢測運動目標(biāo)的原理，借鑒其相關(guān)特性，模擬蛙眼視網(wǎng)膜中兩種神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的檢測作用，依據(jù)實際情況下的運動目標(biāo)檢測實時性需求，結(jié)合視頻圖像的處理算法，設(shè)計了一種運

3、動目標(biāo)的檢測算法，該算法多角度多層次的融合運動特征和邊緣特征，并采用了一種雙閾值融合方法，最終精確的檢測出目標(biāo)的運動邊緣。在算法設(shè)計的過程中一方面基于蛙眼視覺特征;另一方面合理利用了各種視頻圖像處理方法的優(yōu)點。
　　 最后，針對運動目標(biāo)跟蹤過程中目標(biāo)的尺度變化的情況，基于蛙眼對運動目標(biāo)的敏感特性及跟蹤框與目標(biāo)尺度間的相關(guān)理論，提出了一種改進(jìn)Mean-shift運動目標(biāo)的跟蹤算法。算法主要分為兩大部分:一是融合運動特征和顏色特征構(gòu)