隨著科技迅速的發(fā)展,實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別跟蹤技術(shù)越來越多的被應(yīng)用在安防監(jiān)控、軍事追蹤、機(jī)器人視覺、智能交通等領(lǐng)域。雖然目前對于目標(biāo)識(shí)別跟蹤算法的研究在各個(gè)方面不斷完善,但現(xiàn)有的目標(biāo)識(shí)別跟蹤系統(tǒng)在光照變化,目標(biāo)與背景顏色相近或目標(biāo)被遮擋等復(fù)雜背景下,識(shí)別跟蹤精度及穩(wěn)定性仍然會(huì)受到影響,為此,本文針對目標(biāo)與背景顏色相近的情況提出彩色輪廓加強(qiáng)算法,結(jié)合均值漂移算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的魯棒性。應(yīng)用MATLAB建立模型,通過數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證多種情況下的目標(biāo)識(shí)別跟蹤情況,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,改進(jìn)后的目標(biāo)識(shí)別跟蹤算法可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景顏色相近條件下的穩(wěn)定跟蹤。本文利用可編程邏輯門陣列FPGA作為中央處理單元,設(shè)計(jì)了硬件系統(tǒng)。在FPGA硬件平臺(tái)上,通過集成開發(fā)環(huán)境進(jìn)行軟件設(shè)計(jì),軟件部分主要包括時(shí)鐘管理模塊、圖像緩存模塊、圖像算法實(shí)現(xiàn)模塊以及顯示驅(qū)動(dòng)模塊。其中圖像算法模塊主要包括中值濾波算法、彩色輪廓加強(qiáng)算法、以及均值漂移跟蹤算法。其硬件實(shí)現(xiàn)主要利用FPGA內(nèi)部的LUT以及DSP48A1等資源。并通過對圖像算法模塊進(jìn)行時(shí)序仿真驗(yàn)證其功能。搭建硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái),在目標(biāo)與背景顏色相近的情況下進(jìn)行目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用彩色輪廓加強(qiáng)和均值漂移相結(jié)合的跟蹤算法比均值漂移跟蹤算法具有更好的魯棒性,而且能夠在1080P@60Hz的情況下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的目標(biāo)跟蹤。
【學(xué)位單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;TN791
【部分圖文】：

第一章 緒論究背景和意義著科技的進(jìn)步，對于信息獲取的方式越來越多樣化，最能直接反映信息信息，因此圖像處理一直是當(dāng)今的熱門研究話題。其中目標(biāo)的識(shí)別和跟處理領(lǐng)域中的一個(gè)主要分支，目標(biāo)識(shí)別與跟蹤就是從圖像序列中提取出進(jìn)行跟蹤的過程。在目標(biāo)跟蹤的實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中，對于圖像中的目標(biāo)進(jìn)行成為研究與探索的方向。目標(biāo)跟蹤在人們生活中起著越來越重要的作用前機(jī)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的算法許多都是在簡單背景下處理的，但在實(shí)際，比如安防監(jiān)控場合、軍事航空的導(dǎo)航跟蹤、交通領(lǐng)域的車輛識(shí)別等，都景下。但是對于各種復(fù)雜環(huán)境，目標(biāo)識(shí)別和跟蹤的穩(wěn)定性和跟蹤精度不背景下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和跟蹤具有實(shí)際重大的意義。如下圖 1.1 為實(shí)際景下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤場景。因此，近幾年對于復(fù)雜背景下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)的了大量從事圖像處理領(lǐng)域的學(xué)者對其進(jìn)行研究。

7c）加椒鹽噪聲的圖像 d）中值濾波處理后的圖像圖 2.1 Matlab 實(shí)現(xiàn)中值濾波處理2 均值濾波算法均值濾波算法[29]是一種典型的線性濾波算法，其基本原理是將需要處理的像素域內(nèi)所有像素求和，然后除以鄰域內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，得到的平均值為該像素的均結(jié)果。均值濾波算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：11niip zn== （2.上式中 p 為均值濾波后的像素值，n 為鄰域內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，iz 為鄰域內(nèi)各點(diǎn)的像

c）加椒鹽噪聲的圖像 d)均值濾波處理后的圖像圖 2.2 Matlab 實(shí)現(xiàn)均值濾波處理通過中值濾波和均值濾波的仿真圖可以看出，均值濾波對于椒鹽噪聲的處理過程中起到了將噪聲平均化而沒有完全濾除，并且對于圖像的細(xì)節(jié)特征有一定的破壞，了圖像變得更加模糊。但均值濾波算法運(yùn)算過程較為簡單，易于實(shí)現(xiàn)。 圖像跟蹤算法分析隨著數(shù)字圖像處理的快速發(fā)展，目標(biāo)跟蹤算法如雨后春筍般快速發(fā)展。目標(biāo)跟蹤算種類也越來越多，本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)為實(shí)時(shí)的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，因此選擇基于特征標(biāo)跟蹤算法以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本節(jié)將對最常用的兩種基于特征的目標(biāo)跟蹤算法均移算法和粒子濾波算法理論基礎(chǔ)做詳細(xì)分析。 均值漂移跟蹤算法均值漂移算法屬于概率密度估計(jì)的一種，更為確切的說是概率密度估計(jì)中的非參數(shù)。概率密度估計(jì)分為兩種，一種是參數(shù)密度估計(jì)，另一種是無參密度估計(jì)，參數(shù)密
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2888422