基于圖像信息的運動目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、圖像序列中運動目標的檢測與跟蹤算法是計算機視覺領域中的重要研究課題之一，它融合了計算機科學、通信科學、物理學、控制科學等諸多學科的相關研究成果，近幾年在軍事制導、安全監(jiān)控、智能交通、醫(yī)療診斷等方面得到了廣泛的應用。
　　 本文包括圖像預處理技術、運動目標檢測技術、運動目標跟蹤技術三個方面，對相應領域的經(jīng)典算法進行了總結和分析，其中包括混合高斯背景建模、均值偏移算法、Kalman濾波、標準粒子濾波等。在研究和比較相應算法的基礎上，

2、本文提出了一種運動目標檢測與跟蹤的新算法：采用混合高斯背景建模進行運動目標的檢測，采用基于邊緣粒子濾波（MPF）的改進算法實現(xiàn)運動目標的跟蹤。MPF是標準粒子濾波與經(jīng)典的Kalman濾波相結合的產(chǎn)物，是解決非線性非高斯問題的有力工具。它通過對建立的動態(tài)系統(tǒng)模型的狀態(tài)變量進行分離，將狀態(tài)變量分為線性和非線性兩部分，對線性部分采用Kalman濾波進行狀態(tài)估計，對非線性部分則采用粒子濾波實現(xiàn)狀態(tài)跟蹤，從而充分發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢，達到較好的跟蹤