基于視頻的目標(biāo)檢測跟蹤的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、基于視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤融合了圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制以及計(jì)算機(jī)等許多領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺研究的重要領(lǐng)域。目前，在復(fù)雜場景、大范圍、多目標(biāo)的情況下，運(yùn)動目標(biāo)的檢測跟蹤的效果不很理想，需要進(jìn)一步改善。就此現(xiàn)狀，本文主要做了如下研究工作： (1)在運(yùn)動目標(biāo)檢測研究方面，本文提出了一種自適應(yīng)背景提取方法，并對背景進(jìn)行了實(shí)時更新，以適應(yīng)光線變化或場景本身的變化。針對運(yùn)動目標(biāo)在差分圖像中產(chǎn)生空洞的特點(diǎn)，采用形

2、態(tài)濾波對分割結(jié)果進(jìn)行后處理，消除噪聲和背景擾動帶來的影響。 (2)在運(yùn)動目標(biāo)跟蹤研究方面，需要以運(yùn)動目標(biāo)檢測作為基礎(chǔ)，在此之上獲取運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動特征，包括運(yùn)動軌跡等等。本文提出了基于卡爾曼濾波的區(qū)域匹配跟蹤方法，通過卡爾曼濾波我們可以對目標(biāo)在下一步的運(yùn)動做出預(yù)測，估計(jì)目標(biāo)在下一時刻可能的位置，從而在這個較小的范圍內(nèi)，對目標(biāo)進(jìn)行搜索匹配，建立目標(biāo)幀間的對應(yīng)關(guān)系。 本文在DirectShow SDK開發(fā)環(huán)境的過濾器中實(shí)現(xiàn)文中