文档介绍：摘要第的基础和关键技术。在实际生活中,运动目标的检测与跟踪广泛涉及到人体跟踪及鉴别、智能运输、交通流量监测等方面。在过去几年中,国内外有大批学监控中的运动目标,分别提出用于静止背景视频序列的运动目标快速检测算法随机噪声,因此,使用有限帧均值法就可以快速提取背景模型。利用提取出的相比,本文算法可以避免光照和摄像机抖动引起的噪声影响。实验表明:该快攵源成现淮踊叶韧冀刑卣骺悸堑牟蛔悖疚奶岢鲆恢只谇蛳提出的距离测量算法,并用颜色相似度准则衡量颜色匹配度,用异或匹配概率衡量边缘轮廓匹配度等不同衡量准则度量目标的匹配程度。实验结果表明:本文所采用的跟踪算法,有较好的跟踪效果,并且跟踪效率也有很大的提高。A怂跣∷阉鞣段В疚陌阉阉髑蛏瓒ㄔ诩觳獬龅脑硕勘甑淖钚⊥和匹配模板两倍大小的交集范围。通过实验表明:采用双“回中未翱冢以极大地减少不必要的搜索区域,实现快速有效的跟踪。关键词:运动目标检测;特征模板;运动目标跟踪;相关矩阵;距西南交通大学硕士研究生学位论文基于视频的运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉的主要研究方向之一,它是智能监控、人机交互、移动机器人视觉导航、工业机器人手眼系统等应用者投入到该领域,并且取得了大量的成果。在这些基础上,本文主要针对智能和基于区域相关性描述的多特征匹配跟踪算法。主要内容可概括如下:针对摄像头固定的视频序列,利用有限帧均值法快速检测运动目标。由于图像序列中运动目标出现在每一帧的不同位置,本文创新地把运动目标看成背景,本文利用高比特位异或的方法提取运动目标,与传统的背景差分的方法速算法能快速提取出摄像头固定的视频序列中涉及的运动目标。关性描述的多特征匹配跟踪算法。该算法首先建立目标模板,提取颜色、纹理、边缘梯度等多维特征,并建立相应的特征矩阵。在匹配准则方面,采用接矩形内,与全局搜索相比,缩小了跟踪区域。为了进一步缩小搜索区域,本文提出了一种双“回”字形匹配跟踪方法,双“回”字形范围即为在外接矩形离
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日期::砂趸蒺槐C堋淌褂帽臼谌ㄊ椤学位论文作者签名:采哀西南交通大学学位论文版权使用授权书日期:、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本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、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于C芸冢年解密后适用本授权书;朐谝陨戏娇蚰诖颉”
西南交通大学学位论文创新性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均己在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下:本文根据实验分析,在检测与提取出视频对象的基础上,建立目标模板的特征矩阵,提出基于区域相关性描述的多特征匹配方法。同时,在搜索匹配区域时,提出一种双“回”字形搜索方法,替代全局搜索的复杂计算量。在姒和平台下,对该算法的实时性和有效性进行了实验仿真。·
第滦髀算机视觉研究的热门课题⋯运动目标跟踪技术己经有多年的研究历史,它融引言论文背景及研究意义西南交通大学硕士研究生学位论文视觉图像处理是利用计算机实现视觉信息处理的学科,涉及计算机、生理学、物理学、信号处理和数学等领域,是~门交叉性很强的学科。馋为计领域的前沿技术,在军事侦盔、电视制导、机器入导航、安全检测、交通管理、冒标跟踪显然也离不开数字图像处理臟瓤,其本身也即对蹬现在褫频图像中的目标进行实时识别,则必须对图像中的像素进行处理。数字图像处理技术是跌世纪年代以来随着计算枕技术发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域,它在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。数字图像处理的主要研究目鲍在于通过对原始图像的再加工,使之能具备更妊的视觉效果或能满足特定的需求,在处理上主要包括图像的采集、编码、存储和传输、图像的合成、图像的增强、变换与复原等诸多内容。躁前已广泛应用于正业、微生物领域、医学、遥感、航空航天及国防等许多重要领域,而且多年来一壹得到世界备科技强国的广泛关注。运动嚣标的检测与跟踪是应用视觉领域的一个重要的课题。现实生活之中,大量的有意义的视觉信息包含在运动之中。尽管人类既能看见运动的又能看见静止的物体但是在许多场合,如交遗流量的检测、重要场所麓保安、靛空和军用飞机的制导、汽车的囱动驾驶