基于多統(tǒng)計方法的動靜態(tài)多目標(biāo)持續(xù)跟蹤算法研究.pdf

1、本論文的主要工作是研究在復(fù)雜運動趨勢下對多個目標(biāo)的動態(tài)和靜態(tài)情況的持續(xù)跟蹤。主要研究對象是視覺場景中的運動目標(biāo)。
　　 首先，提出基于“幀間差分”的噪聲抑制算法對圖像進行預(yù)處理，可以有效去除幀間隨機分布的噪聲，又能保留幀間連續(xù)運動的目標(biāo)；
　　 其次，在條件統(tǒng)計形態(tài)學(xué)背景差分方法的基礎(chǔ)上，提出了基于運動歷史圖像的改進型運動識別分割方法。算法通過條件統(tǒng)計來提取目標(biāo)前景，將此前景二值圖像作為本算法的輸入圖像，根據(jù)運動空間和時

2、間上的相關(guān)性對運動歷史圖像進行運動分割，對分割得到的獨立運動塊再次進行去噪處理后，計算每個運動塊的整體運動方向和運動速率，然后通過直方圖統(tǒng)計分析估計整個目標(biāo)運動情況。通過實驗對比證明，本算法對運動狀態(tài)的目標(biāo)跟蹤能有效跟蹤，而且改進算法比原算法在時間復(fù)雜度和實時性方面都有所提高；
　　 再次，對靜態(tài)下的目標(biāo)提出了基于改進型Camshift算法的自適應(yīng)統(tǒng)計建模算法，算法首先通過對Camshift算法的加權(quán)改進來確定跟蹤目標(biāo)的“感興趣