室内全景视频拼接优化与运动目标连续跟踪研究

室内全景视频图拼接结果-微信小程序获取微信运动步数的实例代码 该篇硕士学位论文主要探讨的是在室内和室外环境下，利用多摄像头进行运动目标连续跟踪的问题。在计算机视觉领域，运动目标的检测和跟踪是一项关键任务，尤其在需要监控广阔场景时，多摄像头系统的优势变得明显。论文的挑战在于确保在不同摄像头间切换时，能识别并持续跟踪同一个运动目标。 章节4.2着重于全景视频图像的拼接技术，针对常见的拼接算法如中值滤波法、小波变换法和加权平均法，作者指出加权平均法在平衡效率与质量上表现更优。通过在重叠区域采用渐入渐出的处理方式，即根据融合区域内像素位置调整图像灰度值的权重，使得图像拼接区域平滑过渡，减少明显的接缝痕迹，这对于后续的运动目标跟踪至关重要。 实验部分展示了室内和室外环境下的拼接实例，结果显示采用改进的加权平均方法能够有效消除拼接痕迹，使图像过渡自然。背景建模是研究的核心，论文针对传统混合高斯背景建模存在的光照变化敏感和鲁棒性不足的问题，引入了卡尔曼滤波的混合高斯背景建模，提高了模型在复杂条件下的性能。 此外，论文还讨论了如何在多摄像头视频中检测运动目标，并针对目标连续跟踪进行了设计。通过改进的背景建模和图像融合技术，论文旨在提供一种有效的运动目标检测与跟踪解决方案，为实际的多摄像头监控系统提供了实用的技术支持。 总结来说，这篇论文的核心内容涉及运动目标检测的算法优化，尤其是背景建模的改进，以及全景视频拼接技术的应用，这些都是为了实现多摄像头下运动目标的准确、连续跟踪。其研究成果对于提升视频监控系统的性能和用户体验具有重要意义。