MATLAB实现的移动目标检测与跟踪关键技术研究

移动目标检测与跟踪技术是机器视觉领域的重要组成部分，它在监控、安全防范、遥感等领域具有广泛的应用。本论文深入探讨了这一技术在现实场景中的研究价值，特别是通过MATLAB软件进行的仿真实现。 首先，作者强调了移动目标检测与跟踪的重要性，尤其是在难以直接接触的环境，如高空或水下，通过机器视觉可以提供关键信息。移动目标识别与跟踪是基于视频信息的过程，将连续的帧图像序列视为时间轴上的动态图像流。 在具体实现部分，论文详细介绍了MATLAB在视频采集和处理中的应用。作者对数字图像处理的基础概念进行了概述，包括灰度变换、均值滤波、中值滤波和二值化等常用方法，这些技术为后续的移动目标检测提供了预处理基础。 移动目标检测是整个流程的核心环节，论文介绍了几种常见的检测算法，如帧间差分法。在这里，作者提出了改进的三帧差分法，这种方法通过比较前后三帧的图像差异，提高了检测精度。经过MATLAB的实验验证，这种技术显著提升了检测的准确性和鲁棒性。 接着，移动目标跟踪是根据检测结果进行的位置追踪，论文重点介绍了两种常见的跟踪算法：卡尔曼滤波算法和均值漂移算法。卡尔曼滤波以其精确的预测和估计能力而被广泛应用，但遇到遮挡和复杂背景时性能受限。因此，论文提出了一种结合策略，即使用MeanShift均值漂移算法与卡尔曼滤波算法的融合，以提高在复杂环境下的跟踪效果。 通过MATLAB的仿真实验，作者展示了这种混合方法在移动目标检测与跟踪中的优势，证明了其在实际应用场景中的有效性。这篇论文不仅理论阐述了移动目标检测与跟踪技术，而且提供了实用的MATLAB实现方法，为该领域的研究者和实践者提供了有价值的参考。