基于機(jī)器人視覺的運動目標(biāo)檢測及跟蹤算法研究.pdf

1、在人類感知到的環(huán)境信息中，視覺信息占了非常大的比重，其中動態(tài)視覺信息更是其主要組成部分。機(jī)器人視覺是機(jī)器人世界一個新興的領(lǐng)域，基于機(jī)器人視覺的算法研究是一個重要的研究方向。運動目標(biāo)檢測與跟蹤是應(yīng)用視覺研究領(lǐng)域的一個重要課題，在機(jī)器人視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于光照變化、背景干擾、陰影、攝像頭的抖動以及運動目標(biāo)之間遮擋等現(xiàn)象的存在，給運動目標(biāo)的正確檢測與跟蹤帶來了極大的挑戰(zhàn)。 本文首先綜述了課題研究的國內(nèi)外發(fā)展情況，提出了系統(tǒng)的設(shè)

2、計方案，包括工作原理和系統(tǒng)構(gòu)成等。在總結(jié)和分析現(xiàn)有運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法的基礎(chǔ)上本文首先探討了幾種運動檢測的方法。在運動目標(biāo)的檢測與提取方面，本文結(jié)合了背景差分和幀間差分的優(yōu)點，在Surendra算法的基礎(chǔ)之上提出了一種背景提取改進(jìn)算法，其對光線變化具有魯棒性。然后本文在對模板匹配的方法進(jìn)行了深入分析的基礎(chǔ)上，對基于Hausdorff距離的模板匹配的方法進(jìn)行了研究，并將其與Chamfer距離變換相結(jié)合，提出了一種模板匹配與更新的算法。最