基于图像序列的运动目标检测与跟踪研究

《基于图像序列的运动目标检测与跟踪研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代码：U10289分类号：UTP317.4U密级：U公开学号：U132070029U江苏科技大学硕士学位论文基于图像序列的运动目标检测与跟踪研究研究生姓名U刘海U导师姓名U程科U申请学位类别工学硕士UU学位授予单位U江苏科技大学U学科专业U软件工程U论文提交日期U2015年12月30日U研究方向U图像处理U论文答辩日期U2016年3月26日U答辩委员会主席U吴陈U评阅人U盲审U盲审审2016年3月28日分类号：UTP317.4U密级：U公开U学号：U132070029U基于图像序列的运动目标检测与跟踪研究学生姓名刘海指导教师程科副教授江苏科技大学二0一

2、六年三月MovingTargetDetectionandTrackingBasedonImageSequenceSubmittedbyLiuHaiSupervisedbyChengKeJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch,2016江苏科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本

3、声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日摘要运动目标检测与跟踪是计算视觉领域内一个重要研究方向，它融合了图像处理、模式识别、深度学习、人工智能等相关领域的知识，广泛应用在视频监控、智能机器人、工业检测等领域，并且有着极大的发展前景。运动目标检测与跟踪是指获取的图像序列中的运动目标，返回目标实时位置并且对运动目标进行跟踪。根据摄像头与运动目标是否相对运动，可分为静态背景下的运动目标检测与跟踪和动态背景下的运动目标检测与跟踪。本文主要研究静态背景下的运动目标检测与跟踪。本文首先介绍了数字图像处理方面的基础知识，如常见的颜色空间模型、数学形态学处理方法

4、；还分析了噪声的特性和一些常见噪声来源，并且给了中值滤波、高斯滤波、小波变换等去噪方法。在运动目标检测方面，介绍了背景差分法、帧间差分法和光流法三种常见的运动目标检测方法，并且给出了它们适用的场景以及主要优缺点。针对背景差分法中背景模型不能实时反映背景变化的缺点，本文提出了一种将混合高斯背景模型与背景差分法结合的运动目标检测方法，用多高斯背景模型描述背景的变化，随着图像序列的输入动态的更新背景模型，然后与当前帧图像作差从而检测出目标。在运动目标跟踪方面，首先介绍了几种常用的运动目标跟踪方法，包括基于轮廓的跟踪方法、基于模型的跟踪方法、基于特征点的跟踪方法和

5、基于区域的跟踪方法。主要研究了MeanShift算法和Camshift算法，并针对Camshift算法的不足，本文提出了一种将Kalman滤波与Camshift算法线性拟合的跟踪方法，在目标跟踪过程中加入了Kalman滤波对目标位置的预测，在物体被背景中其它物体遮挡时还能准确的跟踪到目标物体。基于前述方法，本文在VisualStudio2010集成开发平台使用OPENCV视觉库和C++编程语言开发了基于摄像头的运动目标跟踪系统，该系统具有目标检测、目标跟踪。保存跟踪视频等功能。实验结果表明，本系统能较好的实现复杂背景下的运动目标跟踪。关键词目标检测；目标跟

6、踪；Kalman滤波；Camshift算法IAbstractMovingtargetdetectionandtrackingisanimportantresearchdirectioninthefieldofvision,itcombinesimageprocessing,patternrecognition,deeplearning,artificialintelligenceandotherrelatedknowledge,Itiswidelyusedinvideosurveillance,intelligentrobot,industrialtest

7、ingandotherfields,andhasgreatprospectsfordevelopment.Movingtargetdetectionandtrackingreferstothemovingobjectinimagesequences,andgetbacktotargetreal-timelocationandtrackingofmovingtargets.Accordingtotherelativemovementbetweencameraandwhetherthemovingtargetcanbedividedintostaticunde

8、rthebackgroundofmovingobjectdetec