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复杂场景下灰度图像目标的精确跟踪方法研究-控制理论与控制工程专业论文
万方数据 万方数据 独 创 性 声 明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地 方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名: 日期: 年 月 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 (必威体育官网网址的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名: 导师签名: 日期: 年 月 日 万方数据 万方数据 摘 要 摘 要 成像跟踪技术是计算机视觉领域中一项具有实际意义和挑战性的研究课题。 本文旨在研究复杂场景下,如何有针对性地提高目标跟踪算法的准确性与稳定性, 实现对灰度成像目标的实时跟踪。 论文首先结合国内外发展情况讨论分析了灰度图像跟踪的难点,对图像滤波、 图像分割等预处理方法进行了对比分析。 其次,在对 LBP 模式下图像纹理直方图分布特性深入分析的基础上,提出了 一种基于 LBP 模式改进的纹理特征提取方法,理论分析和试验结果表明,与常规 方法相比,该方法计算量小,其特征值分布更符合复杂背景下成像目标的灰度特 征,且相邻两帧的特征值分布具有更好的相似性,有效提高了目标特征描述的准 确性。 本文着重研究和改进了基于均值移位的跟踪算法,针对灰度图像跟踪问题提 出了改进算法,并将其与粒子滤波理论结合用于复杂场景下灰度成像目标的跟踪。 分析指出了采用常规直方图跟踪的主要问题是,由于目标色彩信息贫乏,背景和 目标的成像灰度差异较小,因而易导致陷于局部相似,使跟踪点发生漂移,甚至 导致跟踪失败。在对传统的均值移位跟踪算法进行分析的基础上,提出和构建了 一种基于联合特征加权的改进直方图描述方法,利用 Bhattacharyya 系数计算目标 区域相似度测量值,采用均值移位迭代方法进行匹配区域有哪些信誉好的足球投注网站,从而有效提高灰 度成像目标的跟踪稳定性。为进一步解决目标跟踪过程中的精确定位问题,将改 进后的均值移位与粒子滤波相结合进行跟踪,试验结果表明,该算法能够在复杂 背景下及目标快速运动时对锁定目标进行准确跟踪定位,跟踪误差小,具有较强 的跟踪鲁棒性。 关键词:目标跟踪,LBP 模式,联合特征加权,均值移位,粒子滤波 I ABSTRACT ABSTRACT The imaging tracking technique is a challenging task in the field of computer vision. The purpose of this dissertation is to study the real-time target tracking technology of grayscale image under complex background. Based on the synopsis about the technology development tendency, the difficulty of the target tracking is discussed. Some basic techniques, such as image segmentation and filtering methods etc, are studied in details. Based on the analysis of the texture extraction for target detection, a new texture extraction method of LBP is proposed, for improving the accuracy of the target characteristics description. A special attention is focused at the study of grayscale imaging target tracking technique, based on the histogram algorithm and mean shift. Due to color information lack and the partially similarity between target and background, the trackin
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