運動小目標跟蹤算法的研究及改進.pdf

1、運動目標跟蹤一直是視頻處理領域的熱點和難點之一，近年來發(fā)展很快，很多研究者都在不同的跟蹤算法上取得了不錯的研究成果。而目標跟蹤也越來越多地應用到軍事、交通、商業(yè)及生活中的各個領域。運動目標的跟蹤算法的研究具有重要的理論價值以及實際工程應用意義。
　　模板匹配和均值漂移（MeanShift）是目前發(fā)展比較成熟的兩類目標跟蹤算法。模板匹配算法簡單易實現(xiàn)，改進后的多級模板匹配在目標不發(fā)生明顯旋轉變化時能夠進行較好的跟蹤，它主要的缺點是計

2、算量太大。MeanShift則計算量小，對目標旋轉變化不敏感，但其對光線、色度變化以及目標膨脹敏感，并且當目標運動速度較快時，容易丟失跟蹤目標。本文提出的算法基于多級模板匹配和MeanShift，利用Blackfin561 DSP的雙內(nèi)核特點，構建了一個自適應尺度和角度變化的模板匹配目標跟蹤系統(tǒng)。
　　本文的主要工作有下面幾點：
　　1．對當前常用的目標檢測與跟蹤算法進行了簡要的比較分析，并重點探討了多級模板匹配和MeanS

3、hift跟蹤算法的原理及流程；
　　2．針對模板匹配算法對于目標膨脹、旋轉敏感，以及計算量大的缺點進行了算法改進，并分析了改進后算法的效果和不足；基于模板匹配和Mean Shift，提出了自適應尺度和角度模板匹配的目標跟蹤算法，并介紹了算法的特點及流程；
　　3．設計了一個基于 Blackfin561 DSP平臺的目標跟蹤系統(tǒng)，并利用 Visual DSP++5.0軟件開發(fā)環(huán)境，對該系統(tǒng)進行建模，包括視頻處理以及硬件模塊間的