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视频图像中的运动目标跟踪技术已经被运用在交通,安全,视频压缩,医学研究等许多领域,是一个有着巨大的实用价值的课题。在实际应用中,对跟踪系统也提出了越来越高的要求,越来越多的场合要求跟踪系统对更大区域的视频图像进行实时准确的跟踪。而且由于实际采集的真实场景构成复杂,在摄录过程中也会引入噪声和模糊,大大增加了跟踪处理的难度。因此,无论是从技术研究和还是从实际应用的角度来讲,发展运动目标跟踪技术对于国防现代化、国民经济建设都具有重大意义。本文在进行视频处理技术的研究时,发现了各向异性LOG算子的方向敏感性特征,并将其运用到边缘检测中,从而提出了一种新的边缘检测算法。同时,在研究了目前常用的运动目标跟踪算法以后,进一步从生物视觉的同时对比现象和视频中的目标运动与图像边缘的相似性中得到启发,将各向异性LOG算子运用到运动目标跟踪之中,建立了帧间运动能量差模型。而后,我们对该模型进行了详细的数学分析和现实情况下的算法模拟,制定了参数选择策略。最后,我们改进了帧间运动能量差模型算法运用中的问题,解决了它在运用中的一些难点,综合了块匹配方法后,将其成功的运用到一些小目标的运动跟踪之中且给出了实验结果,并分析了算法的时间复杂度。本文的创新之处可以概括为两点:(1)利用各向异性LOG算子设计了自适应图像边缘检测方法,实验证明相对于传统的LOG算子,有较大的优势。(2)将各向异性LOG算子运用到运动目标跟踪算法之中,建立了帧间运动能量差模型,并对该模型进行了详细的数学分析。然后,依照分析得出的结果,设计出了运动目标跟踪算法,并改进了算法的实时性和鲁棒性。