基于改进的光流场算法对运动目标的检测与跟踪技术研究

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运动目标识别和跟踪是计算机视觉领域非常活跃的一个课题,它有着广泛的应用,如视频会议,机器人导航,以及虚拟现实等。基本的分析方法有两种:基于特征的方法和基于光流的方法。本文主要采用基于光流的方法进行计算和分析。 首先,对图像进行预处理,包括图像平滑、阈值分割、边缘跟踪等。这样做的目的是去除图像噪声,分离目标和背景,并提取边缘,从而为光流场计算做好准备。 其次,为了实现对运动目标的检测,重点研究基于梯度和基于匹配的光流场算法,采用了改进的光流场算法,并对Horn&Schunck、Lucas&Kanade和特征点相关匹配算法进行仿真。实验表明基于局部的光流场算法性能优于基于全局的光流场算法。同时,实验还表明特征点相关匹配算法具有更省时,更精确的优点。 最后,在对运动目标跟踪算法中,研究了质心跟踪以及Kalman滤波跟踪算法,并预测了光流技术研究的趋势。实验表明质心跟踪实现简单,但不够准确。而Kalman滤波跟踪的修正功能使跟踪精度提高。
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