视频序列运动目标跟踪算法研究与应用

本文主要探讨了"目标追踪与检测"这一关键领域的技术，特别是在视频图像序列中的应用。作者刘学军在硕士学位论文中，针对视频序列中运动目标的跟踪问题进行了深入研究，这是机器视觉领域的一个核心课题，对于视频监控、智能交通以及军事等领域具有重要意义。 论文首先回顾了目标跟踪的基本理论，包括运动目标的特征分析和跟踪方法。传统的模板匹配算法对于刚体目标的跟踪表现良好，但在处理非刚体目标时，其鲁棒性较差。针对这一问题，作者提出了改进的算法——基于分层搜索和模板更新准则的序贯相似性检测算法。通过这种方法，文章旨在减少搜索次数，通过加权策略优化模板更新，从而提升跟踪的准确性和稳定性，增强算法的鲁棒性。 接着，论文深入探讨了图像分割技术，特别是自适应阈值分割方法。作者利用灰度直方图分析图像灰度值的分布，以动态选择最佳分割阈值，进而实现更为精确的目标检测。在此基础上，形心跟踪算法被提出并进行了实验验证，证明了其在复杂运动场景中的有效性。 Mean-Shift跟踪算法作为另一种经典方法，文中对其进行了详尽的分析，并在此基础上提出了将单一带宽参数h改为矢量参数的改进策略。实验结果显示，这种修改显著提升了算法在处理复杂运动目标时的性能。 论文的最后部分，作者详细介绍了系统的硬件设计、软件实现以及程序框架，这些都是实际应用中不可或缺的部分。关键词涵盖了关键的技术点，如图像跟踪、相关跟踪算法（如模板匹配和Mean-Shift）、序贯相似性检测算法、图像分割（如形心跟踪和自适应阈值）、概率密度估计以及图像处理单元。 这篇硕士学位论文不仅深入研究了视频序列中运动目标跟踪的各种算法，还结合实际应用需求，提出了创新性的改进措施，为机器视觉领域提供了有价值的理论支持和技术解决方案。