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1、 毕业设计（论文）题 目 光照突变下的目标跟踪算法研究 专 业 电子信息工程 班 级 学 生 指导教师 摘要运动目标的提取与跟踪是应用视觉研究领域一个重要课题，在军事工业和民用生活等领域如目标跟踪、交通自动导航、视频信号传输和机器人视觉等领域应用广泛。目前，随着图像处理技术的发展，目标提取与跟踪技术得到了飞速发展。但是，目前对目标提取和跟踪算法的研究还存在局限性。对某些运动目标的提取和跟踪测试，在实验室中的效果很好，但在实际应用中，由于许多不可预知的环境条件(光照、气候、能见度等)的影响，使目标图像提取难度加大，进而影响到目标跟踪的稳定性。所以，对运动目标跟踪系统进行深入研究，具有很重要的学术
2、意义和实用价值。在现有的目标跟踪技术中，多数是针对无光照突变的目标跟踪。由于光照突变时目标颜色突变，对目标的准确匹配提出更高的要求，所以光照突变下的目标跟踪一直是目标跟踪领域的难点问题。本文研究的是基于HSV表色系的光照突变下的目标跟踪方法，所以需要利用色系转换来减弱光照突变对目标匹配的影响，从而达到对目标准确跟踪的目的。本文分析了前人在目标跟踪领域的研究现状，总结了目前的研究成果，并详细介绍了几种目标检测、特征匹配技术。在目标检测过程中，本文采用单高斯的目标检测方法，然后采用巴氏距离匹配的方法实现目标特征匹配，针对这一算法在颜色特征匹配过程中出现的匹配错误，本文并没有选取其他的特征再做匹配，
3、而是采用颜色特征更新的方法，不仅可以大幅提高匹配准确性，而且使得算法具有更强的适应性。另外本文也对中性色目标进行了实验，实验结果表明本文的算法具有较强的鲁棒性。关键词：视频序列；目标检测；RGB色彩空间；光照突变；HSV表色系；特征提取AbstractThe moving object extraction and tracking visual field application is an important topic in the military industrial and civil life and other areas such as target tracking, tr
4、affic automatic navigation, video signal transmission and robot vision field wide application. Now, along with the development of the image processing technology, target extraction and tracking technology got rapid development. But, for now, to target extraction and tracking algorithm study also lim
5、itations. For some movement and the extraction of target tracking test in laboratory, the effect is very good, but in practical applications, because many unpredictable environmental conditions (illumination, climate, visibility, etc), the influence of the target image extraction increased difficult
6、ies, affect the stability of the target tracking. So, moving target tracking system for further research, has the very important academic value and practical value.In the existing target tracking technology, most is for no light mutations target tracking. Because light color mutations, when the targ
7、et mutation to the target accurately matched demand higher, so the target tracking under light mutation has been in the field of target tracking difficult problem. In this paper the research is based on HSV color table of the target tracking under light mutation methods, so need to use light color c
8、onversion to weaken the effect of object matching mutations, so as to achieve the goal of the purpose of the accurate tracking.This paper analyzes the predecessors in the target tracking of research in the field of present situation, summarizes the research achievements at present, and introduces se
9、veral target detection, feature matching technology. In the process of target detection, this paper USES single gaussian detection method, and then used the method of pap distance matching feature matching, to realize the goals in this algorithm in color matching features appeared in the process of
10、matching error, this paper and not some other characteristics of selected to do, but the match color features updated method, not only can greatly improve the accuracy, and that match algorithm has better adaptability. In addition to this paper also neuter color target the experiment, the experiment
11、al results show that this algorithm has strong robustness.Keywords：Video sequence；Target detection；RGBcolor model；Illumination mutations；HSV color model；feature extraction目录第一章 绪论11.1 引言11.2国内外研究现状31.3本文的主要研究内容及结构4第二章 运动目标检测62.1 引言62.2 单高斯背景建模72.2.1 构建背景模型72.2.2 背景更新82.3 二值图像贴标签算法92.3.1 连接关系92.3.2 算
12、法步骤102.4运动目标检测实验结果分析12第三章 色彩空间与特征提取133.1 引言133.2 色彩空间模型133.2.1 RGB色彩模型133.2.2 HSV色彩模型153.2.3 RGB转换到HSV163.3特征提取173.3.1 特征提取与颜色直方图173.3.2 特征提取结果及分析183.3 特征更新19第四章 运动目标跟踪214.1 引言214.2 基于颜色特征的匹配方法214.3 颜色直方图的相似度评价234.3.1 巴氏距离匹配法234.3.2 欧氏距离匹配法244.4 实验结果分析24第五章 实验结果及分析27致谢32参考文献33I第一章 绪论1.1 引言随着国民经济的快速增
13、长、国力的不断增强和社会的迅速进步，银行、电力、交通、安全、仓储、建筑以及军事设施等领域对安全防范和现场记录报警系统的需求与日俱增，要求越来越高，从而促进了视频监控系统的发展。同时由于计算机硬件技术的发展，计算机在处理速度、存储容量、并行计算等方面的性能快速提高，加之随着高速数字信号处理器的诞生，对运动目标的提取与实时跟踪成为可能。可以这样认为，随着信息技术的发展，视频监控、分析和处理在商业、国防安全和军事应用领域中具有非常广泛的需求。例如，在军事中，视频监控系统可用于导弹、飞机、舰艇等多种重要军事运动目标的监视、检测和跟踪；在交通管理中，视频监控、分析和处理有助于交通流量、速度、交通事故监控
14、、车流密度、堵塞状况以及路面状况、气象等参数的观测、提取和分析，并通过对这些参数调节和控制，使交通自动保持最佳运行状态，提高交通管理的自动化水平；在公共场所中可用于行人拥挤状况的监控：在大型购物场所实时监控系统可用于消费人口信息的收集等等，都具有广泛的应用前景。目标跟踪是智能视频监控的一项重要研究内容，其目的是能够在视频序列中，对所关心的目标进行实时检测与跟踪，为用户提供目标的运动信息。关于目标跟踪的研究已有20多年的历史，并已应用到安防、交通控制等领域。单相机视频监控最核心的技术环节就是目标的识别问题。视频监控系统主要有单摄像头系统和多摄像头系统。多摄像头无重叠区域的目标跟踪，由于目标具有时
15、空不连续性，导致目标物的位置关系、大小、以及姿态都不适合作为目标跟踪时的匹配特征，因此，取颜色作为目标跟踪时的匹配特征是最佳的选择。本课题所研究的光照突变情况下的目标跟踪是多摄像头目标跟踪的基础，因此，本课题采用颜色特征作为跟踪时候的匹配特征。光照条件变化一直是目标跟踪研究领域的一个难点问题，由于光照条件的变化，使得拍摄的目标物颜色值与其本身的物理颜色有一定的差异，导致了在不同光照下，相同目标的颜色特征的不一致（如图1-1所示） 。因此，本文旨在寻找一种能够克服光照条件变化对目标颜色影响的特征，进而进行准确目标跟踪。RGB23718712714811943图1-1.不同光照条件下相同目标颜色特征对比图1.2国内外研究现状到目前为止，国内外研究学者关于视频监视系统及分析处理技术11已经开展了大量的研究工作，也已取得了不少成果。如，早在1997年美国DARPA信息系统办公室就开始
