动态场景图像序列中运动目标检测与跟踪

论文摘要

动态场景图像序列是指具有因摄像机运动引起的背景图像运动的图像序列,检测和跟踪其中的运动目标是计算机视觉领域中基础的、富有挑战性的课题之一,在现代工业、国防和空间技术等领域有着广阔的应用前景。它不仅仅局限于某个特定问题,而是跨越计算机科学、光学、数学、认知科学以及控制科学等,对它展开研究具有重要的实践意义和理论价值。但是迄今为止这个课题仍然存在许多问题没有解决,特别是当背景较复杂时问题将变得更加困难。本论文研究的目的是试图将多分辨率分析、分层思想、知识应用、预测判断以及反馈推理等人类视觉常用的方法引入到本课题的研究中,寻求本课题一些关键问题的高效和准确的解决方法。本论文主要对全局运动估计和补偿、图像序列稳定、遮挡问题处理、轨迹预测、运动目标区域提取、目标检测和跟踪等进行了研究,并且获得了一些有意义的成果。本论文的主要创新性工作如下:1.给出了信号错位相似的概念、类四叉树结构的图像划分方法以及图像相似的判断方法。通过这些处理将运动估计过程中复杂的二维图像运算转化为一维投影信号进行处理,有效的降低了计算负荷。2.给出了一种基于信号相似的图像序列帧间全局运动估计方法。该法使用一种新的类四叉树结构划分图像,通过逐渐聚焦以分割出满足独特性要求的图像参照结构,从而将参照结构的选择和图像的粗匹配集成起来,使参照结构的选择过程不依赖于图像分割的结果,避免了额外开销。3.给出了一种基于场景图像参考点3D位置恢复的全局运动补偿方法。该法首先引入了一种层次化的运动模型以及基于它的运动分割方法;然后利用各个层次的运动参数来估计对应这些层的投影矩阵,并且计算各运动层次的参考点在某个层的投影矩阵下的3D位置,根据同一景物在不同帧中参考点位置恢复值的变化特性来判别背景对应的运动层次和运动目标对应的运动层次,从而补偿全局运

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 目标检测和跟踪研究的主要问题和国内外研究现状
• 1.2.1 计算机视觉理论框架的研究
• 1.2.2 图像序列运动估计和补偿
• 1.2.3 遮挡检测和处理
• 1.2.4 运动目标检测
• 1.3 论文的研究思路与研究内容
• 1.3.1 论文的研究思路
• 1.3.2 论文的主要研究内容
• 1.4 论文的结构安排
• 1.5 参考文献
• 第二章 基于信号相似的运动估计及其在图像稳定中的应用
• 2.1 全局运动估计的研究现状
• 2.2 图像序列帧间全局运动模型
• 2.2.1 四参数仿射模型
• 2.2.2 六参数仿射模型
• 2.2.3 射影模型
• 2.2.4 双线性模型
• 2.3 摄影机运动对图像序列的影响
• 2.4 信号相似和图像相似
• 2.4.1 信号相似
• 2.4.2 图像相似
• 2.5 全局运动参数估计
• 2.5.1 类四叉树结构以及多角度模板匹配
• 2.5.2 图像序列帧间运动参数估计方法
• 2.5.3 算法运算复杂度分析
• 2.6 图像稳定以及试验结果
• 2.6.1 图像序列抖动去除方法
• 2.6.2 试验结果
• 2.7 小结
• 2.8 参考文献
• 第三章 基于场景参考点3D位置恢复的全局运动补偿和运动目标检测
• 3.1 场景点3D位置恢复的基本理论
• 3.1.1 两幅图像恢复场景投影结构的代数方法
• 3.1.2 两幅图像恢复投影结构的基础矩阵方法
• 3.2 层次化运动模型和运动分割
• 3.3 基于场景3D位置恢复的运动补偿和目标检测
• 3.3.1 图像运动层次区域配对
• 3.3.2 基于场景参考点3D位置恢复的背景判断方法
• 3.3.3 全局运动补偿和运动目标分割方法
• 3.3.4 动态场景图像序列的目标检测
• 3.4 试验及结果
• 3.5 小结
• 3.6 参考文献
• 第四章 图像序列中运动目标区域提取
• 4.1 图像序列时态差分与处理
• 4.1.1 灰度图像序列时态差分与处理
• 4.1.2 彩色图像序列差分与处理
• 4.2 图像投影和目标区域提取
• 4.3 小结
• 4.4 参考文献
• 第五章 运动目标遮挡检测和处理
• 5.1 现有的遮挡检测方法
• 5.1.1 交迭系数法
• 5.1.2 基于目标区域估计面积与观测面积之差的判断方法
• 5.1.3 动态分层法
• 5.2 基于仿射不变量的遮挡检测方法
• 5.2.1 仿射不变向量构造和遮挡判决条件
• 5.2.1.1 依赖于特征点和轮廓的仿射不变量
• 5.2.1.2 仿射不变量向量的构造
• 5.2.1.3 遮挡判决条件
• 5.2.2 目标遮挡区域预测
• 5.2.2.1 目标中心位置坐标预测
• 5.2.2.2 目标轮廓线预测
• 5.2.2.3 运动目标间遮挡区域预测及改进的遮挡判决条件
• 5.2.3 遮挡检测与跟踪算法
• 5.3 试验及结果
• 5.4 小结
• 5.5 参考文献
• 第六章 基于小波提升框架的运动目标检测
• 6.1 小波变换及小波提升框架
• 6.1.1 小波变换的基本理论
• 6.1.2 小波多分辨率分析
• 6.1.3 二维小波变换
• 6.1.4 小波提升框架及其优点
• 6.2 使用小波提升框架对图像序列进行变换
• 6.3 运动目标区域的确定
• 6.4 运动目标的检测算法
• 6.4.1 模板的选取和更新
• 6.4.2 目标检测算法
• 6.5 试验结果及分析
• 6.6 小结
• 6.7 参考文献
• 第七章 总结与展望
• 7.1 论文研究工作总结
• 7.2 有待进一步研究的问题
• 致谢
• 攻读博士学位期间发表的论文