视觉监控图像增强目标检测目标跟踪硕士论文.doc

基于视频图像的运动目标检测与跟踪技术研究导航、制导与控制， 2011， 硕士【摘要】 随着计算机视觉、模式识别和人工智能等学科的发展，对融合了这几项技术的智能视频监控系统的研究也得到了飞速的发展。在智能监控系统中，基于视频图像的运动目标检测和跟踪是系统中一个重要的组成部分，也是其中的核心技术。它处于整个视觉监控系统的底层，是各种后续处理的基础。本文在已有成果的基础上，对基于视频图像的运动目标检测和跟踪做了详细研究。首先在图像预处理方面，重点研究了图像对比度增强技术，采用一种基于拉普拉斯金字塔算法的多尺度对比度增强算法，提高了算法对光线较差的情况下的处理能力；其次在目标检测方面，对当前较为典型的几种运动目标检测方法进行比较分析，提出一种帧间差分法和背景差分法相结合的运动目标检测方法，并结合分块去噪的方法来检测目标；最后利用基于前两个时刻的轨迹拟合预测算法对检测出的运动目标进行跟踪。本文采用摄像头所采集到的视频图像，在matlab环境下对本文的跟踪算法进行了实验仿真，实验结果表明本文方法对运动目标的跟踪具有良好的准确性和实时性。更多还原【Abstract】 With the development of computer vision, pattern recognition and artificialintelligence, intelligent visual surveillance system has developed rapidly. Moving objectdetection and tracking based on video images have taken an important part in theintelligent video surveillance system, which are also the core technique. They are at thebottom of the whole visual surveillance system and are the basis of the subsequentprocessing.Based on the relevant research achievement, further study of moving object.更多还原 【关键词】 视觉监控； 图像增强； 目标检测； 目标跟踪； 【Key words】 Visual Surveillance； Image Enhancement； Motion Detection； Moving Object Tracking； 摘要 3-4 Abstract 4 第一章 绪论 6-12 1.1 论文的研究背景及意义 6-7 1.2 国内外研究现状 7-8 1.2.1 国外研究现状 7-8 1.2.2 国内研究现状 8 1.3 运动目标检测与跟踪技术概述 8-10 1.3.1 相关技术 8-9 1.3.2 运动目标检测 9-10 1.3.3 运动目标跟踪 10 1.4 本文的工作与安排 10-12 第二章 图像预处理 12-24 2.1 直方图均衡化 12-14 2.2 局部直方图均衡化 14-15 2.3 对比度受限直方图均衡化 15-17 2.4 多尺度图像对比度增强 17-22 2.4.1 金字塔算法 17-19 2.4.2 拉普拉斯金字塔算法描述 19-20 2.4.3 拉普拉斯金字塔算法实现流程 20-22 2.5 本章总结 22-24 第三章 运动目标检测 24-38 3.1 光流法 24-26 3.2 背景差分法 26-29 3.3 帧间差分法 29-32 3.4 基于背景差分和帧间差分法的检测方法 32-34 3.5 实验结果与分析 34-36 3.6 本章总结 36-38 第四章 运动目标跟踪 38-50 4.1 跟踪算法分类研究 38-41 4.1.1 基于区域的跟踪 39 4.1.2 基于特征的跟踪 39-40 4.1.3 基于变形模板的跟踪 40 4.1.4 基于模型的跟踪 40-41 4.2 基于轨迹拟合