视频序列中运动标的检测与跟踪算法.pdfVIP

摘 要 摘 要 在人所感知到的环境信息中，动态视觉信息是主要组成部分，这些动态视觉 信息已成为计算机视觉的一个重要的研究方向。运动目标检测与跟踪是应用视觉 和运动图像编码研究领域的一个重要课题，在很多领域都有应用，比如：机器人 导航、智能视觉监控系统、医学图像分析、工业检测以及视频图像分析等。 本文重点研究摄像头固定的情况下运动目标的检测与跟踪技术。首先介绍 OpenCV和视频序列处理的基本概念，包括颜色模型、图像的预处理以及形态学等， 并给出对图像处理的效果；其次，在运动目标检测方面，主要包括基于帧间差分 的方法、基于背景减除的方法和基于光流场的方法，并对各种方法进行比较和实 验分析，指出其优缺点及适用范围，尤其是在介绍背景减除算法时，对单高斯背 景建模和混合高斯背景建模方法进行比较分析，同时提出基于码本建模的背景减 除方法，该方法可以处理静止背景下的含有运动前景和光照变化的情况，能够通 过简单的训练得到背景模型；最后，在运动目标跟踪方面，具体介绍三种跟踪方 法：Kalman滤波、Mean Shift算法和CamShift算法，提出一种融合Kalman滤波和 CamShift 的跟踪方法，该方法使用卡尔曼滤波对运动目标在下一帧中最可能出现的 位置进行估计，在此基础上利用CamShift跟踪算法进行较小范围的有哪些信誉好的足球投注网站和目标匹 配。利用Visual C++和OpenCV编写程序，在摄像头固定的情况下较准确地对运动 目标实现实时检测与跟踪。 关键词：运动目标检测 运动目标跟踪 OpenCV 视频序列 Abstract Abstract Dynamic visual information takes the most part of environment information that is perceived by human beings. Therefore, perceiving the dynamic visual information in the environment has become an important research field in computer vision. Moving object detection and tracking is one of the most important issues in applied vision and moving image coding and has wide applications in many fields. Its applications include fields like robot navigation, vision-based supervision, security surveillance, medical image analysis, industrial automation, video processing, etc. The study object of this paper lays an emphasis on the research of moving objects detection and tracking in image sequence obtained by a stationary camera. The basic concepts of OpenCV and digital image processing are introduced firstly. The basic concepts include color model, image pretreatment and morphology. Moreover, the effect of impact processing is given. Secondly, for moving object det