基于图像信息的运动目标检测与跟踪算法研究

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图像序列中运动目标的检测与跟踪算法是计算机视觉领域中的重要研究课题之一,它融合了计算机科学、通信科学、物理学、控制科学等诸多学科的相关研究成果,近几年在军事制导、安全监控、智能交通、医疗诊断等方面得到了广泛的应用。本文包括图像预处理技术、运动目标检测技术、运动目标跟踪技术三个方面,对相应领域的经典算法进行了总结和分析,其中包括混合高斯背景建模、均值偏移算法、Kalman滤波、标准粒子滤波等。在研究和比较相应算法的基础上,本文提出了一种运动目标检测与跟踪的新算法:采用混合高斯背景建模进行运动目标的检测,采用基于边缘粒子滤波(MPF)的改进算法实现运动目标的跟踪。MPF是标准粒子滤波与经典的Kalman滤波相结合的产物,是解决非线性非高斯问题的有力工具。它通过对建立的动态系统模型的状态变量进行分离,将状态变量分为线性和非线性两部分,对线性部分采用Kalman滤波进行状态估计,对非线性部分则采用粒子滤波实现状态跟踪,从而充分发挥两种算法的优势,达到较好的跟踪效果。在MPF的基础上,又采用均值偏移算法对粒子采样进行了改进,从而提出了本文的改进算法,通过试验分析可以发现,相对于传统算法而言,本文的算法在时间性能和跟踪的准确性上达到了较好的平衡,能够满足一定的实时性要求。
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