动态场景下目标检测与跟踪算法研究

"视频运动目标检测与跟踪算法的研究-张涛(东南大学)-博士论文-费树岷教授指导" 本文深入探讨了视频运动目标检测与跟踪技术的难点，这是计算机视觉领域的重要研究课题，涉及到图像处理、模式识别、自动控制等多个交叉学科。作者张涛在导师费树岷教授的指导下，针对动态场景中的运动目标检测和基于粒子滤波的跟踪算法进行了详尽的研究。 在运动目标检测方面，文章指出动态背景给目标检测带来了巨大挑战。摄像机的运动导致背景变化，需要有效估计全局运动参数并进行补偿。提出了一种基于全局运动估计的检测算法，通过边界块的投影匹配估算全局运动，采用高阶统计量减少噪声干扰，再利用形态学运动滤波提取运动目标。实验验证了该算法在动态场景下的有效性和准确性。 在目标跟踪部分，文章聚焦于粒子滤波算法的难点，特别是粒子贫化问题。粒子贫化会导致跟踪性能下降，因此提出了一种改进的重采样方法。通过在重采样过程中引入多样性，避免粒子过于集中，增强了粒子的多样性，从而缓解了粒子贫化问题。实验结果证实了改进算法的性能提升。 此外，论文还讨论了观测模型的建立和运动模型的准确描述，这些都是影响粒子滤波跟踪性能的关键。在实际应用中，光照变化、遮挡、多目标运动等因素会增加观测难度，需要设计适应性强的观测模型。同时，快速运动目标的处理和低帧率视频的跟踪也提出了计算效率与精度之间的平衡问题。 总体而言，这篇博士论文对视频运动目标检测与跟踪的难点进行了深入剖析，并提出了针对性的解决方案，为相关领域的研究提供了有价值的参考。