视频序列中动目标检测与跟踪算法的研究

论文摘要

随着计算机技术的迅猛发展,视频成为当今世界进行信息传播的主流载体之一,视频序列图像中动目标检测与跟踪成为研究的热点。其中体育视频是一种重要的视频。排球比赛中,拦网判罚成为排球比赛裁判活动的一个重要环节,在一定程度上影响了比赛的顺利进行。为此,本文研究了排球比赛中动目标检测与跟踪的关键技术,对提高排球拦网判罚的正确性、及时性具有一定的实用价值和现实意义。本文的主要工作包括图像预处理、目标检测与目标跟踪三方面内容。详细阐述了各方面的关键技术并给出了改进算法,同时进行了大量的仿真实验及分析。本文的研究内容主要包括以下几个方面:在图像预处理方面,分析了噪声抑制技术和图像增强技术,着重讨论了均值滤波、中值滤波及直方图均衡化方法,并结合本文工作给出了各个方法的仿真实验结果。在运动目标检测方面,改进了分块背景估计法,用平均亮度代替高阶峰态值,并引入时域相似度判决,给出了基于平均亮度和时域相似度判定的分块背景估计法。能够快速、准确的检测目标。在运动目标跟踪方面,给出了基于多分辨率的Kalman快速跟踪算法,首先用Kalman滤波算法预测出目标下一时刻中心点位置坐标,然后在以该坐标为中心的搜索区域内进行多分辨率相关匹配,最终找到最佳匹配位置。同时针对发散问题,给出自适应更新记忆滤波算法。达到实时、准确的跟踪运动目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 运动目标检测
• 1.2.2 运动目标跟踪
• 1.3 本文研究内容及章节安排
• 第2章 图像预处理
• 2.1 噪声抑制
• 2.1.1 空域均值滤波
• 2.1.2 空域中值滤波
• 2.2 图像增强
• 2.2.1 灰度直方图
• 2.2.2 直方图均衡化
• 2.3 本章小结
• 第3章 运动目标检测技术
• 3.1 运动目标检测概述
• 3.1.1 差分
• 3.1.2 二值化
• 3.1.3 后处理
• 3.2 基于背景差分法的运动目标检测
• 3.2.1 背景模型获取方法
• 3.2.2 背景模型更新方法
• 3.3 分块背景估计法
• 3.4 改进的分块背景估计法
• 3.4.1 基于平均亮度的分块背景估计法
• 3.4.2 基于时域相似度的分块背景估计法
• 3.4.3 仿真结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 运动目标跟踪技术
• 4.1 块匹配跟踪方法
• 4.1.1 块匹配原理
• 4.1.2 块匹配准则
• 4.1.3 块搜索算法
• 4.2 Kalman滤波理论
• 4.3 多分辨率理论
• 4.4 基于多分辨率的Kalman滤波算法
• 4.4.1 算法的提出
• 4.4.2 算法的基本原理
• 4.5 自适应更新记忆滤波算法
• 4.5.1 算法的提出
• 4.5.2 算法的基本原理
• 4.6 仿真结果及分析
• 4.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢