基于主动形状模型的彩色视频中运动目标定位跟踪的研究

论文摘要

近年来,彩色视频序列中目标跟踪技术的研究方兴未艾,运动目标跟踪已经成为模式识别、图像处理、计算机视觉、武器制导等研究领域的重要课题,在军事、交通、生物医学等多种领域都具有重要的意义,发展应用前景广阔。主动形状模型(ASM)方法通常是利用图像中的灰度信息对非刚性物体进行定位跟踪,由于利用了先验知识,因此在目标定位跟踪中比其他方法具有更好的鲁棒性。本文将图像中的颜色信息结合ASM方法扩展应用到视频序列中,提出了一种彩色视频序列中运动目标的定位跟踪方法。首先使用人机交互方式提取目标轮廓的边界点,并形成训练样本集;对训练样本集中的所有形状向量进行对齐操作后,运用主分量分析(PCA)方法建立目标轮廓的先验模型,先验模型的参数反映了形状的主要可变化模式。利用先验模型搜索运动目标时首先通过局部颜色特征模型匹配得到各个边界点的更佳的位置,经过相似性变换调整模型参数后,再进行局部颜色特征模型的匹配,形成一个迭代过程,模型与目标物体实际轮廓逐步逼近,从而对目标准确匹配达到目标定位跟踪的目的。本文以彩色视频序列中运动的蝴蝶鱼为研究对象进行一系列实验,通过对实验结果进行分析和比较可以发现,在该方法中使用颜色信息能有效地实现彩色视频序列中的目标定位跟踪,同时利用视频中相邻帧间的相关信息确定模型初始位置,有效提高了目标定位跟踪的效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 研究进展及其现状
• 1.3 本文的研究方法和主要解决的问题
• 第二章 主动形状模型的理论和方法
• 2.1 构造可变模型的必要性
• 2.2 主动形状模型的理论基础和建立
• 2.2.1 外形轮廓的提取
• 2.2.2 对齐训练样本集
• 2.2.3 先验模型的建立
• 2.2.4 模型定位的一般方法
• 2.3 本章小结
• 第三章 ASM 方法在彩色视频序列中的运动目标跟踪
• 3.1 视频序列分析基础
• 3.1.1 视频序列的特点
• 3.1.2 视频序列的表达
• 3.2 颜色特征
• 3.2.1 RGB 颜色空间
• 3.2.2 HSL 颜色空间
• 3.2.3 YUV 颜色空间
• 3.2.4 HSL、YUV 与RGB 的转换
• 3.3 ASM 在彩色视频序列中的运动目标定位跟踪
• 3.3.1 初始位置的确定
• 3.3.2 局部颜色特征建模
• 3.3.3 匹配函数的选择
• 3.3.4 最佳匹配位置的确定
• 3.3.5 计算姿态参数和形状参数的变化
• 3.3.6 更新姿态参数和形状参数
• 3.4 本章小结
• 第四章 实验与分析
• 4.1 实验数据
• 4.2 基于颜色信息的ASM 方法在彩色视频序列中的定位跟踪实例
• 4.3 实验结果
• 4.3.1 ASM 扩展应用于RGB 颜色空间
• 4.3.2 ASM 扩展应用于HSL 和YUV 颜色空间
• 4.3.3 视频序列定位跟踪
• 4.3.4 初始位置变化时的目标定位
• 4.3.5 有遮挡物情况下的视频序列定位跟踪
• 4.3.6 模型参数变化时的目标定位
• 4.3.7 边界点个数变化时的目标定位
• 4.3.8 收敛过程
• 4.4 实验分析
• 第五章 结束语
• 5.1 总结
• 5.2 对进一步工作的展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文