基于LABVIEW和MATLAB混合編程技術(shù)的視頻運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)和視頻圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，智能化視頻目標(biāo)監(jiān)控已經(jīng)成為機(jī)器視覺學(xué)科中的重要研究課題。以往，學(xué)界對特定運動目標(biāo)和靜態(tài)背景所做的理論研究和工程實踐較多，其理論和應(yīng)用都較為成熟，對非特定運動目標(biāo)和動態(tài)背景的研究相對較少。目前，學(xué)界逐步將注意力轉(zhuǎn)移到對后者的研究上，以解決不斷涌現(xiàn)出的理論和應(yīng)用難題，為此本文進(jìn)行了動態(tài)背景下運動目標(biāo)檢測和自動跟蹤技術(shù)研究，主要工作如下:
　　 動態(tài)背景下運動目標(biāo)檢測，主要做了兩項工作:一是

2、圖像幀間配準(zhǔn)，本文采用了八鄰域Harris特征點提取算法和中心偏置的矩形模板搜索匹配模板，并采用雙線性內(nèi)插法完成了參考幀圖像對當(dāng)前幀圖像的匹配，實現(xiàn)了背景靜態(tài)化;二是總結(jié)對比幾種經(jīng)典的運動目標(biāo)檢測算法，采用了滿足本系統(tǒng)需求的對稱差分檢測算法，通過二值化、形態(tài)學(xué)濾波和目標(biāo)區(qū)域標(biāo)定等處理更加精確地提取到了運動目標(biāo)。
　　 運動目標(biāo)自動跟蹤方面，綜合對比了幾種常見的目標(biāo)跟蹤算法，同時兼顧跟蹤滯后問題，運用了適合本文的Kalman運動估

3、測和基于MeanShift思想的CamShift目標(biāo)跟蹤混合算法，該算法基于目標(biāo)顏色特征，無參，魯棒性和實時性較好，通過云臺控制可以很好地將運動目標(biāo)控制在監(jiān)控場景中心附近，并結(jié)合對稱差分法處理結(jié)果初始化CamShift算法搜索窗，能夠?qū)\動目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確及時的自動跟蹤。
　　 最后，設(shè)計了單運動目標(biāo)視頻監(jiān)控系統(tǒng)實驗平臺，系統(tǒng)硬件以PC為主控制器，DH-CG300圖像采集卡和ENOCH—1032型CMOS攝像頭為視頻采集設(shè)備，以TR