视频运动目标检测与跟踪算法研究：动态场景与粒子滤波

"基础知识中-捷联惯导系统原理_陈哲" 本文主要探讨的是视频运动目标检测与跟踪算法的研究，作者张涛在其东南大学的博士学位论文中深入剖析了这一领域的重要课题。论文由费树岷教授指导，属于控制理论与控制工程专业。运动目标检测与跟踪是计算机视觉的关键技术，涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的交叉应用，并在多个实际场景中有广泛应用。 在运动目标检测部分，论文提出了一种基于全局运动估计的视频运动目标检测算法。针对动态场景（如摄像机或运载平台运动导致的背景变化），论文首先利用边界块的投影匹配算法估算全局运动参数，通过一维特征向量减少计算复杂性。接着，利用高阶统计量的抗噪特性区分背景与运动目标，减少噪声影响。最后，通过形态学运动滤波技术，可以得到精确的运动目标掩模图像，从而有效地检测出运动目标。 在运动目标跟踪方面，论文关注了粒子滤波算法中的粒子贫化问题。粒子贫化会导致算法性能下降，影响目标状态的描述精度。为此，作者提出了一种改进的重采样方法，引入多样性采样策略。在传统粒子滤波的重采样步骤后，通过在粒子邻域内寻找均匀分布的相关粒子，增加粒子多样性，有效缓解了粒子贫化问题，提高了跟踪算法的性能。 这篇论文深入研究了视频序列中运动目标检测与跟踪的两大关键技术，不仅提出了解决动态场景检测的创新方法，还对粒子滤波跟踪算法进行了优化，为实际应用提供了理论基础和实用解决方案。这些研究成果对于提高计算机视觉系统在复杂环境下的运动目标处理能力具有重要意义。