多分辨率视频对象跟踪算法研究

"运动背景下的视频对象跟踪研究(上交大博士论文/2005)，作者：王朋，导师：刘重庆，专业：模式识别与智能系统，2005年" 本文是上海交通大学王朋博士的一篇关于运动背景下的视频对象跟踪研究的学位论文。在视觉信息处理领域，图像和视频数据的分析对于理解和处理外界环境至关重要。视频对象跟踪技术通过识别物体的轮廓、局部运动或强度变化来跟踪目标，为建立运动模型提供关键信息，使得精确地定位和控制对象成为可能。这一技术在军事侦察、视频监控、机器人视觉导航、医疗诊断以及气象分析等领域有着广泛应用。 论文的核心研究分为四大部分： 1. 提出了一种基于多分辨率框架的快速块匹配算法（HACDS）。传统的块匹配算法常用于运动估计，但计算复杂度较高，速度慢。HACDS算法利用三层多分辨率结构，针对快速运动场景优化，以保证高精度的同时提高计算效率。在最低分辨率层采用Fs算法确保初始收敛精度，其他层应用ACD算法以减少搜索次数。实验结果显示，HACDS算法显著减少了搜索次数，提高了跟踪速度，且能有效抑制噪声影响，优化了跟踪结果。 2. 设计了一种基于多分辨率框架的采样M估计运动估计方法。该方法在金字塔结构中，结合三种不同的策略逐步进行。首先，根据块匹配差异值选择静态背景块；然后，利用Huber损失函数调整对噪声的敏感度，快速区分运动像素点，从而更好地估计背景的仿射变化。 此外，论文还探讨了如何利用色彩信息和双向运动估计提高运动估计的精度和鲁棒性，以及在不同补偿算法中的性能比较，进一步提升了视频对象跟踪的稳定性和准确性。这些研究为视频处理和分析提供了新的理论和技术支持，对后续的视频对象跟踪研究具有重要参考价值。