本文關(guān)鍵詞：基于水平集表示和均值漂移的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學(xué)》 2015年

基于水平集表示和均值漂移的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究

韓明  

【摘要】：視頻圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一,同時(shí)也是多學(xué)科交叉的研究課題。目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是后續(xù)視頻分析的關(guān)鍵步驟,目前出現(xiàn)了很多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的理論和系統(tǒng),但是在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性上與現(xiàn)場(chǎng)要求有一定的差距。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤不理想的問(wèn)題,本文以混合高斯背景建模為基礎(chǔ),調(diào)整混合高斯模型參數(shù),構(gòu)建圖像序列中自適應(yīng)更新的背景模型,從而為目標(biāo)檢測(cè)提供基礎(chǔ);以水平集理論為支撐,結(jié)合局部能量信息和改進(jìn)的符號(hào)距離正則項(xiàng)進(jìn)行準(zhǔn)確的目標(biāo)分割;最后在均值漂移框架下,利用水平集表示的各向異性核函數(shù)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,針對(duì)非平穩(wěn)背景下的復(fù)雜場(chǎng)景,提出了一種自適應(yīng)調(diào)整K-r的混合高斯背景建模和目標(biāo)檢測(cè)算法。利用混合高斯模型(GMM)學(xué)習(xí)每個(gè)像素在時(shí)間域上的分布,構(gòu)建自適應(yīng)調(diào)整高斯分量K的方法,并針對(duì)不同情況,對(duì)描述像素的高斯分量數(shù)進(jìn)行增加、刪除或合并;在此基礎(chǔ)上,模型參數(shù)更新式中引入兩個(gè)新的參數(shù)kC和Kj,從而能夠根據(jù)實(shí)際情況自適應(yīng)調(diào)整r的值,使得背景建模和目標(biāo)檢測(cè)能夠準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地隨像素變化而變化,從而減少運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息的損失,提高算法的魯棒性和收斂性。其次,針對(duì)傳統(tǒng)C-V模型對(duì)顏色不均勻圖像分割失敗并且對(duì)初始輪廓和位置敏感問(wèn)題,以及現(xiàn)有符號(hào)距離正則項(xiàng)存在周期性振蕩和局部極值問(wèn)題。該文提出結(jié)合局部能量信息和改進(jìn)的符號(hào)距離正則項(xiàng)的圖像目標(biāo)分割算法(LDRCV模型)。該算法在傳統(tǒng)C-V模型的全局圖像信息基礎(chǔ)上增加局部信息能量項(xiàng)、曲線長(zhǎng)度約束項(xiàng)和符號(hào)距離正則項(xiàng),充分繼承全局和局部能量泛函的優(yōu)點(diǎn),驅(qū)動(dòng)水平集準(zhǔn)確演化到目標(biāo)邊界。將全局圖像信息擴(kuò)展到HSV空間,并使用局部能量項(xiàng)信息分析每個(gè)像素及其領(lǐng)域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特性,在較少的迭代次數(shù)內(nèi)有效分割顏色分布不均勻圖像。再次,對(duì)現(xiàn)有符號(hào)距離正則項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn),在避免水平集函數(shù)重新初始化的同時(shí),解決符號(hào)距離正則項(xiàng)的周期性振蕩和局部極值問(wèn)題,提高算法效率,保證水平集函數(shù)演化過(guò)程的穩(wěn)定性。對(duì)LDRCV模型中水平集演化的終止條件引入閾值判別法,檢測(cè)每次迭代曲線L(C)的變化長(zhǎng)度來(lái)判斷是否需要終止迭代,當(dāng)演化曲線到達(dá)目標(biāo)輪廓附近時(shí)相鄰兩次演化曲線的長(zhǎng)度值之差越來(lái)越小,當(dāng)小于某一閾值時(shí),則認(rèn)為曲線演化到了目標(biāo)輪廓上,此時(shí)停止演化。最后,傳統(tǒng)均值漂移算法中的各項(xiàng)同性核函數(shù)在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中常常導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤丟失,結(jié)合本文中的水平集理論和改進(jìn)的符號(hào)距離正則項(xiàng),提出基于水平集表示的各向異性核函數(shù)模板自適應(yīng)的均值漂移目標(biāo)跟蹤算法。該算法在符號(hào)距離核函數(shù)的基礎(chǔ)上引入符號(hào)距離約束函數(shù),構(gòu)成各向異性核函數(shù),保持目標(biāo)輪廓外部區(qū)域的函數(shù)值為零,使得跟蹤窗包含所有的目標(biāo)樣本點(diǎn),而少量包含或者不包含背景樣本點(diǎn);以傳統(tǒng)均值漂移框架為基礎(chǔ),構(gòu)造出各向異性核函數(shù)均值漂移窗口形心計(jì)算方法;引入相似度閾值thrr對(duì)前后兩幀目標(biāo)模板的變化情況進(jìn)行限制,最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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