【摘 要】
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为了解决复杂背景下小目标运动的检测和跟踪问题,该文提出了一种基于图像差分和数据关联的运动目标检测和跟踪算法.首先,因为在图像序列的采集过程中,摄像机的视点位置在不断
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为了解决复杂背景下小目标运动的检测和跟踪问题,该文提出了一种基于图像差分和数据关联的运动目标检测和跟踪算法.首先,因为在图像序列的采集过程中,摄像机的视点位置在不断的发生变化.所以必须使用图像配准的方法.我们通过使用寻优的方法得到连续两幅图像的空间透视投影变换关系后,将配准图像变换到参考图像坐标系下.然后使用图像差分的技术去处运动物体的背景信息,提取出可能的运动目标轨迹点.在此基础上,利用运动目标在空间和时间上的相关性以及运动目标的轨迹所具有的连续性,采用一种特殊的聚类方法,通过轨迹起始,轨迹延续,轨迹终止三个过程将运动目标轨迹从噪声中提取出来.在算法中,我们使用卡尔曼滤波器物体的运动参数信息滤波,预测,提高了跟踪的鲁棒性和准确性.实验表明该算法能地检测出复杂背景下的小目标的运动信息,并能有效地处理轨迹相交和检测过程中出现新目标的情况.
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