1、索取號(hào)：TP391密級(jí)：公開(kāi)改進(jìn)的圖像序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法改進(jìn)的圖像序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法論文作者：論文作者：陳云麗陳云麗指導(dǎo)教師：指導(dǎo)教師：王玉德；寧維巍王玉德；寧維巍培養(yǎng)單位：培養(yǎng)單位：物理工程學(xué)院物理工程學(xué)院專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)別：專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)別：工程碩士工程碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位領(lǐng)域：專(zhuān)業(yè)學(xué)位領(lǐng)域：電子與通信工程電子與通信工程20162016年4月1010日摘要摘要視覺(jué)信息是媒體信息中最普遍、最基本的信息，對(duì)這些信息的有效處理和如何使其服務(wù)

2、于人類(lèi)成了當(dāng)今嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)科的興起和發(fā)展有效彌補(bǔ)了人眼視覺(jué)缺陷，計(jì)算機(jī)通過(guò)模擬生物視覺(jué)實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的智能處理。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是該領(lǐng)域的熱門(mén)研究課題，已被廣泛應(yīng)用到軍事國(guó)防、智能監(jiān)控、人機(jī)交互、智能交通等多個(gè)領(lǐng)域。眾多海內(nèi)外學(xué)者對(duì)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題開(kāi)展了相關(guān)研究，本課題就是在已有的研究成果基礎(chǔ)上，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤問(wèn)題的再研究與算法創(chuàng)新，對(duì)算法的一些不足提出相應(yīng)改進(jìn)，并對(duì)改進(jìn)前后的算法做了驗(yàn)證比較和數(shù)

3、據(jù)分析。文章主要工作如下：（1）目標(biāo)檢測(cè)方面的研究。首先對(duì)常見(jiàn)的三種檢測(cè)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究與分析。針對(duì)傳統(tǒng)背景差分算法的不足，應(yīng)用均值建模和中值濾波技術(shù)，改善了背景初始化時(shí)由于物體運(yùn)動(dòng)造成的模糊現(xiàn)象，并自動(dòng)調(diào)整更新系數(shù)來(lái)更新背景，比較完整和及時(shí)地提取背景；三幀差分在物體運(yùn)動(dòng)異常場(chǎng)景下檢測(cè)時(shí)會(huì)有“空洞”和“拖影”的現(xiàn)象，提出應(yīng)用二維最大熵改進(jìn)的五幀差分法，有效地結(jié)合了圖像的時(shí)間和空間信息；最后，把改進(jìn)后兩種算法提取的前景信息進(jìn)行邏輯融合。

4、選取目標(biāo)移動(dòng)緩慢和迅速的兩段視頻，對(duì)改進(jìn)算法和常規(guī)檢測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究，本文提出的算法在兩種情形下的平均檢出率均高于常規(guī)算法，誤檢率均低于常規(guī)算法，驗(yàn)證和說(shuō)明了本文算法的有效性。（2）目標(biāo)跟蹤方面的研究。Meanshift和粒子濾波是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的兩個(gè)熱點(diǎn)。Meanshift算法運(yùn)算速度快、實(shí)時(shí)性高，但對(duì)光照變化、遮擋較為敏感；粒子濾波算法無(wú)論在線(xiàn)性還是非線(xiàn)性系統(tǒng)中都具有抗遮擋性，但由于算法計(jì)算量大導(dǎo)致不能實(shí)時(shí)跟蹤。針對(duì)兩者的優(yōu)缺點(diǎn)