一种改进后的自适应均值位移目标跟踪算法研究

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随着视频监控技术在人们生活中日益广泛的应用,视频监控技术受到了很多科研工作者的广泛研究。其中,图像预处理、运动目标检测、目标分类以及运动目标跟踪是完成视频监控的主要环节。这些都是基于计算机视觉技术的视频监控技术的研究热点。本文在总结分析了一些经典的预处理、检测和跟踪计算方法后,对这些方法加以改进,并把改进后的计算方法应用到实际当中,试验结果表明这些算法具有较好的表现。在图像预处理环节中,本文采用了基于小波变换的双阈值方法,将图像去噪和图像增强两个步骤合为一个。这种算法能够在抑制噪声的同时又能在低频部分很好的增强图像细节,一定程度上避免了高频部分增强噪声,低频部分损失图像细节的缺点。从而能在去噪和增强之间达到一个比较好的平衡。在运动目标检测环节中,提出了一种由mode算法为背景模型建立和背景模型更新手段的同时结合了三帧间差法以及背景差分法的新的运动目标检测算法,这种方法的优势在于计算简单,降低了运动目标检测的计算复杂程度与硬件要求,易于实现。在运动目标分类环节中,提出了两个新的特征,这两个特征的引入能够提高人性目标与其他类目标的区分效果。在运动目标跟踪环节中,提出了一种改进后的自适应均值位移目标跟踪算法,这种算法的实时性更佳,能够在简单背景中取得良好的效果。本文提出的这些方法满足了视频监控技术中各个环节的需要,能够较好的完成各个环节的计算,具有一定的实际应用价值。
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