文档介绍：学位论文
论文题目运动目标检测与跟踪的研究与实现
作者姓名 xxx
指导教师教授

学科(专业) 计算机应用技术
所在学院计算机学院
提交日期 2006年5月15日
摘要
在道路交通管理中,为了获得车辆的运动数据,早期经常采用的是感应线圈等硬件测量的方法。而如果采用摄像头拍摄的道路视频,再用计算机软件处理的方法,则可以极大的增加方便性和灵活性。本文运动目标检测与跟踪研究如何让计算机从视频图像序列中获得物体运动数据。
运动目标检测与跟踪分为背景提取、运动点团提取、运动点团位置提取、运动物体跟踪这几个步骤,本文对每一个步骤的各种算法做了实验分析比较研究,并提出了改进算法。在背景提取步骤提出了改进的基于均值的背景提取算法以及减少图像像素的兴趣区提取算法。在运动点团提取的阴影处理步骤提出了改进的基于RGB空间的阴影处理算法。在运动点团位置提取步骤提出了改进的线段编码算法。在运动物体跟踪步骤提出了基于预测的运动跟踪算法。实验与分析说明本文提出的算法优于原算法。
本文还通过实验分析比较了基于灰度图像序列的运动目标检测与跟踪、基于边缘图像序列的运动目标检测与跟踪,它们都没有基于彩色图像序列的运动目标检测与跟踪效果好。
最后,本文得到了一整套运动目标检测与跟踪的方法,它们的健壮性和实时性都符合实际运用的要求。
关键词:
背景提取、阴影处理、运动目标检测、运动跟踪、彩色图像、灰度图像、彩色边缘检测
Abstract
In a traffic control system, in order to achieve the data of moving vehicles, hardware is installed to directly measure them in the early days. If we puter software to calculate the data from traffic video, we can gain more convenience and flexibility. This thesis is focused on the research of the methods of achieving the data of moving vehicles from traffic video puter.
Moving object detection and tracking can be divided into these steps: background extraction, moving blob extraction, moving blob’s position achieving and moving object tracking. This thesis shows our experiments and analysis on many algorithms in each of the steps. It also shows the improvement of the algorithms made by us. The experiments and analysis demonstrate that the improved algorithms are better then the original ones.
Experiments and analysis also demonstrate that moving object detection and tracking based on color images is better than based on the gray images or edge images.
In the end we obtain a whole method of moving object detection and tracking. The robustness and real-time property of the method can reach the acquirement of the real application.
Keywords:
Background Extraction, Shadow Elimination, Moving Object Detection, Moving Object Tracking, Color Image, Gray Image, Color Edge Detector
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
第一章引言 1
第二章运动目标检测和跟踪的流程 2
第三章背景提取 7
3.