视频运动目标检测与跟踪算法研究-博士论文摘要

"这篇博士学位论文主要探讨了视频运动目标检测与跟踪算法的研究，由东南大学的张涛撰写，导师为费树岷教授。论文详细分析了计算机视觉领域中的关键问题，即如何在视频序列中有效地检测和跟踪运动目标，并提出了相应的解决方案。" 在视频运动目标检测方面，论文提出了一个基于全局运动估计的检测算法。由于动态场景中的摄像机或平台运动，背景经常发生变化，给目标检测带来挑战。为此，论文采用边界块的投影匹配算法估算全局运动参数，降低计算复杂度。接着，利用高阶统计量对噪声的鲁棒性，区分背景和目标，减少噪声干扰。最后，通过形态学运动滤波获得前景目标的掩模图像，实现精确的目标提取。 在运动目标跟踪部分，论文重点关注粒子滤波算法的性能，特别是粒子贫化问题。粒子贫化会导致算法的跟踪效果下降。为解决这个问题，论文提出了一种改进的重采样策略，结合多样性采样方法，确保在重采样后的粒子分布更加均匀，避免粒子过度集中，增强粒子多样性，从而有效应对粒子贫化，保持跟踪算法的性能。 这篇论文不仅深入研究了视频运动目标检测的难点，还针对性地解决了粒子滤波跟踪算法中的关键问题，为实际应用提供了理论支持和实用方法。其研究成果对军事制导、视频监控等多个领域具有重要意义。