基于雙目視覺和CamShift算法的目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf

1、運動目標(biāo)的檢測與跟蹤是指從包含運動目標(biāo)的序列圖像中，檢測、識別和跟蹤運動目標(biāo)。對運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并進(jìn)一步對運動目標(biāo)進(jìn)行分析，可以應(yīng)用于安全監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、人機(jī)交互等許多領(lǐng)域。同時，運動目標(biāo)跟蹤問題具有較高的學(xué)術(shù)價值和理論意義，已經(jīng)成為近年來國際上研究的熱點問題之一。 本課題的主要研究內(nèi)容是通過雙目立體視覺技術(shù)，對雙目立體圖像對中的運動目標(biāo)進(jìn)行檢測與提取，并在圖像序列中對運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。 對于視覺跟蹤系統(tǒng)，其核心主

2、要包括兩個部分：一是運動目標(biāo)提取，二是運動目標(biāo)的預(yù)測與跟蹤。運動目標(biāo)提取是目標(biāo)跟蹤任務(wù)中最為關(guān)鍵的部分。如果提取運動目標(biāo)不正確或者提取不完整，將會極大的影響跟蹤部分的操作，甚至不能進(jìn)行跟蹤。本文通過立體匹配技術(shù)，有效的克服了陰影對目標(biāo)檢測的影響，充分利用立體視覺技術(shù)中的視差圖，對實時視差圖和背景視差圖進(jìn)行差分，從而精確的對運動目標(biāo)進(jìn)行檢測和提取。通過與傳統(tǒng)的背景差分算法的提取結(jié)果進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，本文采用的方法可以比較精確的提取出運動目標(biāo)。

3、 在目標(biāo)跟蹤研究方面，本文主要討論了CamShift(Continuous AdaptiveMeanshift)跟蹤算法。由于物體的顏色信息是物體的固有特征，利用運動目標(biāo)的顏色特征對運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤可以解決目標(biāo)被遮擋后丟失的問題。而(CamShift跟蹤算法正是一種基于目標(biāo)顏色特征的跟蹤方法，該方法由于其無參數(shù)，運算速度快而被廣泛應(yīng)用。本課題將視差背景差分算法與CamShift跟蹤算法相結(jié)合，充分利用運動目標(biāo)檢測的結(jié)果，提高了目

4、標(biāo)跟蹤時的匹配效率，實現(xiàn)了目標(biāo)的快速跟蹤。通過與傳統(tǒng)的基于灰度背景差分方法的結(jié)果進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，本文采用的方法可以比較精確的實現(xiàn)對單個和多個目標(biāo)以及簡單遮擋情況下的跟蹤。 最后，本文綜合運用目標(biāo)檢測與跟蹤理論、圖像處理及計算機(jī)立體視覺等相關(guān)技術(shù)，在AS-R能力風(fēng)暴機(jī)器人實驗平臺上，結(jié)合VC++6.0和OpenCV視覺庫進(jìn)行了相關(guān)的試驗設(shè)計。本文分別在單目標(biāo)、多目標(biāo)和相互遮擋等情況下進(jìn)行跟蹤試驗，給出了相應(yīng)的試驗結(jié)果，并與基