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。     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

运动目标识别与跟踪系统实现方案探讨

本论文主要研究视频序列图像中运动目标识别与跟踪的基本原理及实现方案。运动目标识别与跟踪系统是主要是通过对成像设备所获取的图像序列进行处理,力图从复杂的背景中识别出目标,并对目标的运动规律加以预测,实现对目标的连续、准确的跟踪。系统的算法涉及目标图像的预处理、目标识别与目标跟踪等。     

视频序列中动目标快速跟踪新算法的研究

准确性和实时性是视频序列图像中运动目标跟踪算法研究的重要内容。为了克服传统的模板匹配跟踪算法运算量大、跟踪速度慢的缺点,提出了一种基于多分辨率的Kalman滤波快速跟踪算法。首先利用Kalman滤波的预测功能,预先估计出目标中心点坐标,然后在该坐标为中心的区域内进行多分辨率相关匹配,最终找到最佳匹配位置。该算法具有运算量小、跟踪速度快的优点。同时还采用了自适应更新记忆滤波算法解决发散问题,提高了跟踪精度。     

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．     

基于合成时空谱的多目标运动分析

针对水下多目标的检测与定位问题，提出了一种基于合成时空谱的多目标运动分析方法．该方法可对多个弱目标同时实现检测、定位、跟踪和运动分析，避免了多目标跟踪中的数据关联、轨迹交叉等信号处理难点，提高了算法的适用性．研究利用遗传算法的小生境技术，实现了多目标的运动参数估计．仿真结果表明，在低信噪比情况下，对强度不等、轨迹交叉的2个目标仍可进行有效地定位和跟踪．     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

移动机器人行人目标活动区域快速检测算法

针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显著光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。     

基于Mean-Shift的运动目标跟踪

Mean-Shift跟踪算法由于计算复杂度低、跟踪效果好、实时性强等优点被越来越多地应用到视觉跟踪领域.对Mean-Shift算法的跟踪原理进行详细分析,给出基于该算法的运动目标跟踪过程及实现方法.最后,对复杂背景下人物序列图像进行跟踪实验,实验结果表明,该方法具有很好的跟踪性能,对于短暂小幅遮挡具有很好的鲁棒性.     

基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪

针对稀疏光流LK(Lucas-Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,提出了基于小波金字塔的多分辨率光流跟踪算法.算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进,从而实现了准确跟踪快速移动目标.在特征提取方面,提出了多尺度Harris角点检测方法,较好地解决了传统Harris方法的漏检和角点分布不均匀的缺陷,适合复杂交通场景中运动车辆特征提取.实验表明,当运动车辆旋转、移动以及摄像机变焦时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征角点,实现了复杂交通场景下对运动车辆目标的实时稳定跟踪.     

一种快速人脸跟踪算法的研究

提出了一种新的在连续运动场景中人脸的检测和跟踪方法.首先采取FloatBoost算法检测人脸,以提高检测速度和精度,然后运用运动学原理及运动估计的思想,利用时间序列分析中移动平均法和指数平滑法预测下一帧图像中跟踪目标的运动位置区域,以减少图像搜索区域,降低处理资源的消耗,达到实时跟踪的效果.仿真实验中,利用MATLAB进行人脸的检测、跟踪实验,并运用本文算法与FSA,CPME算法对跟踪目标物体的时间进行了对比实验.实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的实时性和准确性.     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

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.     

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．