在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,目標(biāo)跟蹤技術(shù)是被重點(diǎn)研究的課題之一,其廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、人機(jī)交互、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等視覺(jué)跟蹤控制領(lǐng)域。由于應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性,跟蹤技術(shù)面臨著多種挑戰(zhàn),例如遮擋、重疊、快速移動(dòng)、光照變化、物體干擾等復(fù)雜環(huán)境下會(huì)出現(xiàn)漂移、丟失等現(xiàn)象。而現(xiàn)有的大部分跟蹤算法在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性還沒(méi)有達(dá)到成熟的階段,如何使目標(biāo)達(dá)到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的跟蹤是研究人員一直以來(lái)研究的重點(diǎn)內(nèi)容。因此,為解決上述問(wèn)題,從視頻圖像預(yù)處理、行人目標(biāo)特征提取以及行人目標(biāo)連續(xù)跟蹤三個(gè)方面進(jìn)行深入研究,解決目標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境下跟蹤丟失后難以找回的問(wèn)題,主要內(nèi)容如下:（1）圖像預(yù)處理:在檢測(cè)目標(biāo)過(guò)程中由于光線變化、圖像霧化等問(wèn)題導(dǎo)致畫(huà)面不清晰,從而致使目標(biāo)識(shí)別度降低。因此,通過(guò)在RGB和YUV顏色空間下對(duì)直方圖均衡（Histogram Equalization,HE）、局部自適應(yīng)直方圖均衡（Adaptive Histogram Equalization,AHE）和限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE）的光照處理進(jìn)行對(duì)比分析,設(shè)計(jì)基... 

【文章來(lái)源】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)跟蹤應(yīng)用領(lǐng)域

沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖1.2各種復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤Fig.1.2Targettrackinginavarietyofcomplexenvironments1.4論文的主要研究?jī)?nèi)容目標(biāo)跟蹤過(guò)程一般是目標(biāo)檢測(cè)、特征提娶目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)更新五個(gè)步驟，因此，本文查閱大量的參考文獻(xiàn)，以2D人體骨架和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)目標(biāo)丟失后難以找回的問(wèn)題進(jìn)行研究，主要是從圖像預(yù)處理、行人目標(biāo)特征提取和行人目標(biāo)連續(xù)跟蹤三個(gè)方面展開(kāi)研究工作。（1）圖像預(yù)處理：目標(biāo)場(chǎng)景常常因光線變化導(dǎo)致攝像機(jī)采集到的圖像出現(xiàn)模糊、昏暗等現(xiàn)象，因此，本文在YUV顏色空間Y通道下利用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對(duì)圖像進(jìn)行均衡化預(yù)處理，提高圖像對(duì)光照的適應(yīng)性。普通直方圖均衡化對(duì)圖像局部較暗或較亮區(qū)域處理效果較差，而CLAHE均衡化算法是將一個(gè)整體圖像分為若干個(gè)小圖像分別進(jìn)行均衡化處理，相對(duì)于HE均衡算法來(lái)說(shuō)提高圖像的光照增強(qiáng)效果更明顯。（2）行人目標(biāo)特征提�。耗繕�(biāo)檢測(cè)識(shí)別是跟蹤過(guò)程中提高跟蹤精度的重要步驟之一，本文采用2D人體骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)信息提取目標(biāo)特征，利用深度學(xué)習(xí)的方法提取人體骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)并建立骨架模型。本文以人體衣著各部位區(qū)域作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征建立目標(biāo)特征模板，可避免因背景或其他物體干擾造成目標(biāo)錯(cuò)檢或誤檢的情況，從而提高目標(biāo)識(shí)別率。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征包括人體頭部、胸膛、左臂、右臂、左手、右手、左腿、右腿、胯部、左腳、右腳等部位衣著特征，通過(guò)人體骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)信息計(jì)算截取特征所在區(qū)域圖像。（3）行人目標(biāo)連續(xù)跟蹤：目標(biāo)跟蹤過(guò)程中容易因遮擋、重疊、視角變化等情況出現(xiàn)目標(biāo)漂移、丟失等現(xiàn)象，因此，本文提出一種基于結(jié)構(gòu)化SVM和行人運(yùn)動(dòng)速度的改進(jìn)KCF和結(jié)構(gòu)化融合的目標(biāo)跟蹤算法，其中包括目標(biāo)重定位策略--基于KCF響應(yīng)函數(shù)峰值判斷

第2章圖像預(yù)處理9圖2.1RGB空間模型圖Fig.2.1RGBspacemodeldiagramYUV可與RGB相互轉(zhuǎn)換[38]，如圖2.2所示。具體轉(zhuǎn)換式如下BGRVUY100.0515.0615.0436.0289.0147.0114.0587.0299.0（2.2）VUYBGR0032.21581.0395.01140.101（2.3）因此，YUV顏色空間Y分量的提取式可由下式得到11.059.03.0BGRY（2.4）圖2.2RGB與YUV相互轉(zhuǎn)換效果圖Fig.2.2RGBandYUVconversioneffectdiagram

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Faster R-CNN的機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)及空間定位[J]. 郭毓,蘇鵬飛,吳益飛,郭健.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(12)
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博士論文
[1]智能交通監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D]. 崔雨勇.華中科技大學(xué) 2012
[2]圖像局部不變特征提取與匹配及應(yīng)用研究[D]. 張潔玉.南京理工大學(xué) 2010

碩士論文
[1]面向安防的智能行為分析系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 徐凱.東南大學(xué) 2015
[2]人機(jī)交互系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 陳凱.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[3]灰度圖像的直方圖均衡化處理研究[D]. 陳永亮.安徽大學(xué) 2014
[4]視頻圖像預(yù)處理技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 胡靜.南京理工大學(xué) 2014
[5]基于均值算法的混合噪聲圖像濾波算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王延翔.北京郵電大學(xué) 2010
[6]基于紋理特征的單攝像頭跟蹤研究[D]. 謝偉蔚.湖南大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3099774