运动目标的检测与跟踪是指从包含运动目标的序列图像中,检测、识别和跟踪运动目标,并进一步对运动目标进行分析,可应用于安全监控、虚拟现实、人机交互等许多领域。同时,运动目标跟踪问题具有较高的学术价值和理论意义,已经成为近年来国际上研究的热点问题之一。 本文主要研究了安检现场视频图像中行李运动目标的检测、跟踪及后处理技术,通过一系列步骤判断行李目标的最终去向,并存储相应视频帧,减少存储空间,方便后期目标检索及追踪。 在运动目标检测方面,本文介绍了帧间差分法、光流法及背景差分法的基本原理,实现相应算法,对实验结果给出优缺点分析。分析混合高斯背景建模方法,通过简化背景模型参数更新策略,提出改进算法。实验证明,改进的混合高斯模型提高了运算速度,能够准确地提取背景,并对背景的变化有一定的自适应性。 通过滤波及形态学方法对目标检测结果进行后处理,去除噪声等对检测结果的影响。利用连通域检测算法,对运动目标进行外接椭圆标记及编号,为目标跟踪做准备。 在运动目标跟踪方面,本文结合安检现场视频的特点给出一种基于规则的跟踪方法,通过在目标邻域内搜索及直方图匹配实现行李目标跟踪。介绍基于均值漂移跟踪方法的原理,将其与目标检测前景掩模相结合,提高目标跟踪的准确性。 最后,对跟踪结果进行后处理,判断行李去向,存储相应视频帧。一种方法是根据跟踪结果,对目标去向进行判断。此外,本文将光流场与帧差结果相结合,求解目标运动速度或方向产生突变的时刻,存储感兴趣图像,取得了较好的实验效果。