视频运动目标检测与跟踪算法研究：粒子滤波与全局运动估计

"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，由东南大学的张涛在费树岷教授指导下完成。论文涵盖了图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的技术，并着重研究了动态场景下运动目标的检测与跟踪，为视频分析提供关键数据支持。在运动目标检测方面，提出了基于全局运动估计的算法，有效处理背景变化和噪声影响。在跟踪算法上，针对粒子滤波的粒子贫化问题，提出了一种改进的重采样方法，增强了粒子的多样性和目标状态描述能力。" 在本章小结中，作者陈哲回顾了研究的核心内容，这些内容包括： 1. 视频序列图像的获取：这是研究的基础，涉及到如何从视频中提取连续的图像帧，为后续的目标检测和跟踪提供原始数据。 2. 目标特征描述：论文探讨了色彩特征和小波纹理特征在描述目标上的应用。色彩特征有助于区分不同物体，而小波纹理特征则可以捕捉物体的细节信息，对于运动目标的识别至关重要。 3. 形态学方法：形态学是图像处理的一种技术，常用于边缘检测和填充，对于从复杂背景中分离出运动目标非常有用。 4. 粒子滤波理论：粒子滤波是一种非线性滤波方法，尤其适用于目标跟踪问题。它通过模拟随机样本（粒子）来近似目标状态的概率分布，从而实现对目标轨迹的追踪。 5. 动态场景下的运动目标检测：面对摄像机或运载平台运动引起背景变化的挑战，论文提出了一种全局运动估计方法，结合边界块的投影匹配和高阶统计量，减少了噪声影响，准确提取出运动目标。 6. 粒子滤波的粒子贫化问题及解决方案：论文指出，当粒子滤波器中的粒子集中在一个或少数几个状态上时，会导致信息丢失，影响跟踪效果。为此，提出了在重采样过程中引入多样性，使粒子分布更加均匀，增强跟踪性能。 总体来说，这篇研究工作深度探讨了视频监控领域中的关键技术，为实际应用提供了理论基础和创新算法，特别是在处理动态场景和克服粒子滤波算法局限性方面做出了贡献。