单目视觉导引中的运动目标跟踪算法研究

admin · 发表于 2023-10-8 15:06:00

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目标跟踪一直是机器视觉、图像处理和模式识别中的热点领域，它在军事导航、视觉监控、人机交互、医学诊断等方面都有很广泛的应用。本文主要针对单目视觉导引的运动目标跟踪算法这一课题做了两个方向的研究。一个方面是利用基于期望极大值的变窗宽核粒子滤波的跟踪方法，运用期望极大值和核粒子滤波这两个工具对粒子的后验概率密度模型进行优化，提高算法执行效率；另一方面利用二维连续时空域小波对序列图像中的目标进行跟踪。本文的主要研究内容和工作包括以下几个方面：1) 提出基于期望极大值的变窗宽核粒子滤波的跟踪方法针对粒子滤波中出现的粒子退化题目以及粒子跟踪效率低的题目提出了基于期望极大值的变窗宽核粒子滤波的跟踪方法。本文将期望极大值、核粒子滤波以及变窗宽跟踪这三种算法结合在一起，用较少的粒子实现并完成目标跟踪过程，提高了粒子的利用效率，并能够根据粒子集协方差的特征值和特征向量实现对变尺寸目标的自适应跟踪。将整个算法在Matlab中编程实现，并用实例进行模拟，取得了很好的跟踪效果。2) 实现了基于二维时空域小波的目标跟踪算法针对时域中目标易受环境因素影响以及目标短时遮挡题目，通过二维时空域小波的目标跟踪策略实现跟踪。将目标所在线像素集（图像中目标运动方向所在直线上的像素点的集合）的能量映射到频率域，提取信号经小波变换后的能量，搜寻能量的极值，然后通过能量极值处的小波参数获得目标的运动参数，进而实现目标在近似线性的运动轨迹上的跟踪过程。本文对时空域信号、时空域小波、时空域小波初等变换等相关概念作了详细地阐述，并且用实际视频对此算法进行仿真模拟，跟踪结果达到了预期效果。

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