TMS320C6701在运动目标实时跟踪中的应用

描述一种使用高速图像处理器和摄像头进行运动目标实时跟踪的系统 .图像处理器的核心由一块TMS32 0C6 70 1数字信号处理板及图像实时采集卡构成 .在对采集的初始图像序列作若干预处理后 ,采用改进的加约束的光流场算法从复杂背景中快速地计算出光流场 .根据运动目标的形状特征 ,较为完整地提取出运动目标区域 ,并计算目标运动的速度大小和方向 ,最后根据这些参数控制摄像云台机构持续跟踪移动的目标 .文中还给出在复杂背景下跟踪人物的实验结果 .     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题.在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上,提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法.首先,对图像进行高通滤波预处理,提取一些高亮度的斑点,获得运动目标的特征图像;然后用特征图像求解运动目标的光流,以光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线;再采用Song and Chan方法快速检测运动目标的边缘.实验证明,该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标.     

基于光流的运动目标检测与跟踪

采用经典的光流计算方法,对运动目标检测与跟踪。经仿真实验验证算法具有精度高,计算速度快的特点。将算法引入到序列图像的运动目标提取,可以比较完整地从背景中提取出运动目标,并能够稳定跟踪序列图像中的运动目标。     

运动目标自动跟踪中速度测量方法初探

提出和探讨一种对运动目标进行软件自动跟踪的方法,采用光流场方法提取图像序列中移动较快的运动目标．并逐帧追踪其运动的方向和运动速度,进行定量分析计算．     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题．在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上，提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法．首先，对图像进行高通滤波预处理，提取一些高亮度的斑点，获得运动目标的特征图像；然后用特征图像求解运动目标的光流，以光流对运动区域进行分割，获得运动区域的中心和半径，以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线；再采用Songand Chan方法快速检测运动目标的边缘．实验证明，该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标．     

一种新型快速运动目标检测算法

为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法.通过改进帧差法,精确获取运动目标区域.利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区域特征点的光流,并对光流矢量采用阈值标注,进而检测出运动目标.实验结果表明:该目标检测算法鲁棒性强,计算量小.     

基于光流场分割的伪装色运动目标检测

为了解决伪装色运动目标难以检测的问题,通过分析动态背景下具有伪装色运动目标的运动变化规律,提出一种基于光流场分割的运动目标检测方法;在具有伪装活动目标且背景动态变化的视频中采用稠密光流算法计算出视频序列的运动光流场,根据运动目标与背景运动方式的差别对运动光流场进行分析,利用K-均值算法完成运动目标与背景的分割,获取运动目标区域。实验结果表明,在摄像头固定情况下,该方法能在变化的背景中有效检测出伪装色运动目标。     

基于光流的人体运动实时检测方法

针对目前广泛使用的光流法计算耗时严重问题,提出了基于差分图像绝对值和(SAD)与光流法相结合的人体运动检测方法. 通过计算SAD检测出运动区域,在已确定的运动区域内进行Horn-Schunck光流场计算,准确地计算出人体的运动信息. 在后续处理中,应用形态学的闭运算和连通性分析,较完整地分割出人体运动目标. 实验结果表明,该方法有效地提高了系统的计算速度,能够实时准确地对人体运动进行检测.     

基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究

光流技术作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用.为了更好地将光流技术运用到实时的运动目标检测和跟踪系统中,针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,提出了一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪.通过对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,该方法帧间处理时间基本小于100ms,同时基本解决了信息量和计算量的矛盾.     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

动态跟踪中背景补偿与目标运动估计

针对目标的观测位置信息中混入了背景运动的问题,提出一种特征点集与稀疏光流场相结合的背景补偿方法.通过Harris算子找出一组特征点,在相邻帧中通过计算每个特征点的局部最优匹配区域得到稀疏点集的光流向量.根据其光流方向概率分布,最终计算出背景的偏移量.通过背景补偿,得到目标的真实偏移量序列,带入Kalman滤波方程,对下一帧中目标的运动状态进行实时估计.实验表明,背景补偿后的预测精度在10个像素之内,每个均值迁移跟踪单元大约需要10ms,提高了跟踪的稳定性,有效减少了迭代次数.新的跟踪器能满足动态实时跟踪的要求.     

基于DSPs的运动目标检测与匹配

建立了一个基于TMS320C6701的DSPs系统,实现复杂背景中单个运动目标的实时跟踪.同时给出在复杂背景下人物自适应跟踪的实验结果.在这基础上,结合运动目标检测技术和模板匹配法,讨论一个复杂背景下多运动目标自适应跟踪系统,同时也给出运动目标检测和模板匹配的实验性结果.     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

基于Kalman的运动物体跟踪和预测方法研究

目前,很多应用需要跟踪图像序列中的运动物体。但是,有时不知道运动物体的特性,因此,提出一个完整的跟踪预测模型;使用无需先验知识的Kalman滤波器跟踪和预测运动物体。利用提取的Harris角点,通过L-K金字塔方法得到前后两帧光流;通过光流聚类得到当前帧中运动物体的凸包,使运动物体从背景中分离出来。由Kalman滤波器跟踪和预测各运动物体凸包的重心,并划出运动轨迹。计算机仿真及现场测试结果表明所提出的方法具有较高的跟踪精度,且计算量小。     

人体运动检测的光流与肤色融合方法

针对复杂背景环境中光流法难以检测出完整的人体目标区域的问题,提出了一种融合光流和肤色信息的人体运动检测方法.对视频序列进行光流分析,确定目标的运动区域;同时基于马氏距离检测出肤色区域;并对光流和肤色信息进行数据融合,分割出人体运动区域.实验结果表明,该方法能够有效地检测出完整的人体目标.     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于幂次变换和区域收缩算法的运动目标检测与定位

运动目标分割与跟踪是计算机视觉中的重要研究课题,而目标检测与定位是其中的必要步骤,对分割与跟踪效果影响很大.在此提出一种新的运动目标检测与定位方法,该方法在差分二值图像上,通过区域收缩定位到运动像素密度较大的区域,从而实现运动目标定位.在多目标情况下,先通过幂次变换突出不同位置的目标,然后再通过区域收缩实现目标定位,给出目标的特征矩形,便于进一步的跟踪与识别.该方法不需要任何关于目标数的先验知识,对噪声鲁棒性较强.文中给出的实验结果证明该算法的有效性.