基于稀疏表示的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究方面的熱點(diǎn)問題。在智能交通、軍事、醫(yī)療、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域中都有著極為廣泛的應(yīng)用。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤中，光照、外形變化、背景變化、物體遮擋都有可能影響檢測與跟蹤的準(zhǔn)確性。因此，分析前景目標(biāo)的特征、外部結(jié)構(gòu)、空間背景狀況等，能提高目標(biāo)檢測與跟蹤的時(shí)效性和魯棒性。
　　稀疏表示理論是近年來的熱點(diǎn)研究，稀疏表示對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏、改變了以往采樣理論的狀況。這些年，稀疏理論在目標(biāo)檢測與跟蹤的研究領(lǐng)域中普遍出現(xiàn)，

2、在這些領(lǐng)域中，稀疏表示改進(jìn)的很多算法都取得了一定的成果，可在技術(shù)方面，稀疏表示仍不夠成熟，本文在相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，繼續(xù)深入研究學(xué)習(xí)。本文的主要工作包括：
　　1、提出了一種基于稀疏表示的Prewitt算子改進(jìn)三幀差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。算法首先利用稀疏表示進(jìn)行圖像去噪處理，通過廣義主成分分析的自適應(yīng)性，保留了圖像的細(xì)節(jié)信息和邊緣信息。然后從處理后的圖像中連續(xù)提取三幀圖像，將提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣圖像進(jìn)行三幀差分運(yùn)算，并將結(jié)果與經(jīng)過

3、背景差分后的中間幀進(jìn)行“或”運(yùn)算，最后將結(jié)果進(jìn)行二值化和形態(tài)學(xué)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法處理效果比較好，檢測目標(biāo)完整，該算法將圖像數(shù)據(jù)傳輸量和功耗大大地減少了，還降低了視頻傳輸?shù)某杀?，?duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的精確性有了很明顯的提高，還消除了“重影”和“空洞”問題。
　　2、提出了一種基于 SURF的壓縮跟蹤算法。該算法為的就是解決目標(biāo)在光照變化和快速移動(dòng)場景下跟蹤漂移的問題。首先在視頻序列中選擇出跟蹤目標(biāo)，對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行SURF特征的提取