基于OpenCV的目標(biāo)檢測與跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程的加快和安防市場應(yīng)用需求的細(xì)化，促進(jìn)了視頻監(jiān)控的快速發(fā)展，推動了監(jiān)控系統(tǒng)在交通、安防等領(lǐng)域的高速繁榮。運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是視頻監(jiān)控和視頻分析的基礎(chǔ)，其改進(jìn)與發(fā)展對視頻監(jiān)控的推廣應(yīng)用具有重要意義。
　　針對目前運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，論文基于OpenCV開源計算機(jī)視覺庫和Visual Studio2013開發(fā)平臺，以視頻序列中的運(yùn)動目標(biāo)為對象，采用多種數(shù)字圖像處理技術(shù)對獲取圖像進(jìn)行預(yù)處理，改進(jìn)目標(biāo)檢測算

2、法提高檢測過程的實(shí)時性和有效性，優(yōu)化跟蹤處理算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的快速和準(zhǔn)確跟蹤。論文主要包括以下三個方面研究內(nèi)容:
　　在圖像預(yù)處理階段本文利用直方圖均衡化來獲得良好的圖像視覺效果、研究高斯模糊和中值模糊對圖像中常見噪聲的消除效果、采用Ostu等閾值處理方法對圖像進(jìn)行閾值分割、選用數(shù)學(xué)形態(tài)濾波改善二值化圖像和目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征效果。
　　在目標(biāo)檢測階段考慮目標(biāo)檢測的實(shí)時性和有效性，采用改進(jìn)的背景減除法結(jié)合幀差法對運(yùn)動目標(biāo)檢測進(jìn)行多組仿真

3、實(shí)驗。對可見光視頻和紅外視頻中目標(biāo)檢測結(jié)果表明本文的算法可以有效抑制背景對目標(biāo)干擾，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確完整的檢測。
　　在目標(biāo)跟蹤處理時本文主要研究了以顏色特征進(jìn)行跟蹤的Camshift算法及其算法的實(shí)現(xiàn)。針對Camshift算法對目標(biāo)的嚴(yán)重遮擋處理的不足，提出利用Kalman濾波器預(yù)估目標(biāo)位置來修正Camshift算法對目標(biāo)的跟蹤。通過仿真實(shí)驗對比表明Camshift跟蹤算法在經(jīng)過Kalman對目標(biāo)位置的預(yù)測與修正后實(shí)現(xiàn)了對存在嚴(yán)重