【摘 要】
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运动目标的检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题。作为计算机视觉研究的核心课题之一的运动物体跟踪融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等许多
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运动目标的检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题。作为计算机视觉研究的核心课题之一的运动物体跟踪融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等许多领域中的先进技术。它在军事视觉制导、机器人视觉导航、安全监测、交通管制、医疗诊断以及气象分析等许多方面都有广泛的应用，该技术有着不可估量的发展前景。但是在实时监控应用中，目前的算法一般都是计算量过大而不宜实时应用，如主动轮廓模型、光流法等。鉴于此，作者提出使用椭圆进行符号化跟踪运动物体的思想。具体方法是使用椭圆拟合所得到的符号来表示运动物体。目前关于椭圆拟合的方法有很多，但是它们只是二次曲线拟合，要么不能保证拟合出的曲线一定是椭圆，要么需要使用迭代算法进行修正，极大的增加了计算量，使算法不宜在实时的情况下使用。对此文中通过对椭圆拟合约束条件的修改确保拟合的二次曲线为椭圆，从而实现了符号化跟踪运动物体的系统。该方法不仅稳定，而且计算代价小，仅相当于产生相同效果的Sampson算法初始估计的计算量。作者在实现该系统中，首先分析摄像机的成像模型以及如何在齐次坐标下用线性矩阵分析物体的成像变换问题。然后研究了差分检测运动物体后的二值化问题，指出二值化后图像存在的问题以及图像特征增强的方法，并找出运动物体的边缘。研究了当前二次曲线拟合的现状及存在的问题，提出特定椭圆拟合法在运动物体跟踪中的使用，这样就保证了拟合出的曲线一定是椭圆，从而使得我们用椭圆符号跟踪运动物体的思想得以实现。最后通过VC++编程实现该系统。该课题对在运动物体跟踪中应用了特定椭圆拟合技术，并且取得了满意的效果，具有较强的实际应用价值。
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