摘 要

运动移动目标识别和跟踪一直是机器视觉和特征识别方面的的基础领域，为监控系统优化、机器学习、精确制导等方面打下了不可或缺的地基。这篇文章以实践为基础，着重于目标检测与跟踪的算法研究。论文首先详细介绍了运动目标检测与跟踪过程中用到的图像预处理技术和后处理技术，包括：图像灰度化、二值化、中值滤波，高斯滤波，图像腐蚀膨胀和开闭运算。然后详细阐述了几类经典的运动目标检测和跟踪算法：帧间差分法、背景减除法和粒子滤波算法；在此基础上深入研究分析了基于KNN背景建模的目标检测算法，以及基于背景剔除-颜色直方图的改进粒子滤波跟踪算法，并对几种算法的优缺点进行了讨论。
(1)对于运动目标的检测部分，经典的检测算法主要有帧间差法、背景减除法和光流法。在研究各种算法原理并且比较算法的优劣后，发现理论上传统目标识别算法在实际情况下不同的环境下都不能达到预的检测效果。因此，本文在传统的运动目标检测算法的基础上，对将背景减除法和背景建模相结合的目标检测算法了研究，实现了对运动目标比较理想的检测算法，并对效果进行了检验。
(2)对于运动目标的跟踪部分，现在最流行的跟踪算法有均值漂移算法、粒子滤波算法Kalman算法和目标建模法。考虑到遮挡，背景干扰，混乱以及目标移动过快等问题，这些算法可能存在漂移现象。因此，本文基于粒子滤波跟踪算法，结合目标在HSV域的颜色直方图，对基于剔除背景的粒子滤波跟踪算法进行了研究。最后，通过视频实验对比检测了两种算法的跟踪效果，验证了改进后算法的实时性和鲁棒性，得出了以上所研究的新型算法对人们现代生活的实用价值和重要意义。

关键词:目标检测；目标跟踪；背景建模；粒子滤波；Kalman算法；MeanShift算法。

abstract

Moving object detection and tracking in video is a research hotspot in the field of computer vision and pattern recognition. It has a wide range of applications in intelligent video surveillance system, artificial intelligence, visual navigation and so on. Based on the practical application, this paper focuses on the research of target detection and tracking methods. Firstly, the OpenCV visual library is introduced in detail, including the module of OpenCV and the installation and configuration process of OpenCV. Then, the image preprocessing techniques used in the process of moving object detection and tracking are deeply analyzed, including image graying, smoothing filtering, binarization and morphological filtering. Several commonly used moving object detection algorithms are introduced: optical flow method, inter-frame difference method and background subtraction method. Then the inter-frame difference method, background subtraction method, particle filter algorithm, background subtraction method based on background modeling and the principle of particle filter tracking algorithm based on spatial position-color histogram are elaborated in detail. The advantages and disadvantages of these algorithms are discussed.

(1) For the detection of moving objects, the traditional detection algorithms mainly include inter-frame difference method, background subtraction method and optical flow method. After studying the principles of various algorithms and comparing their advantages and disadvantages, it is found that traditional target recognition algorithms can not achieve the pre-detection effect in different environments in theory. Therefore, based on the traditional moving target detection algorithm, this paper studies the target detection algorithm which combines background subtraction and background modeling. In the daytime, night, snow and rain and other different environments, we have completed the test of the ideal detection algorithm for moving targets.

(2) For the tracking part of moving objects, the most popular tracking algorithms are MeanShift algorithm, particle filter algorithm and Kalman algorithm. Considering the background interference, occlusion, chaos and moving too fast, these algorithms may have drift phenomena. Therefore, based on the particle filter tracking algorithm and the location distribution of the target in space, the particle filter tracking algorithm based on the spatial position-color histogram is studied in this paper. Finally, the tracking effects of different algorithms are analyzed by comparing with the same video experiments above, and the real-time performance and robustness of the improved algorithm are verified. The practical value and significance of the new algorithm for people's modern life are obtained.

Key words: target detection; target tracking; background modeling; particle filter; Kalman algorithm; MeanShift

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状及面临的问题 1

1.3 本文研究内容和章节安排 2

1.3.1 文章主要研究内容 2

第2章 移动目标识别与跟踪理论基础 4

2.1 目标检测跟踪总体流程 4

2.2 图像预处理技术 4

2.2.1 图像中噪声的去除 4

2.2.2 图像形态学处理 5

2.3 目标特征的提取 6

2.4 目标检测跟踪方法的分类 7

2.4.1 目标检测方法 7

2.4.2 目标跟踪方法 7

2.5 OpenCV简介和环境配置 8

2.6本章小结 9

第3章 背景建模运动目标检测方法研究 10

3.1 引言 10

3.2传统的运动目标检测方法 10

3.2.1 背景减除法 10

3.2.2 帧间差分法 11

3.3基于KNN背景建模的目标检测法 12

3.3.1 KNN算法分析 12

3.3.2 后处理 13

3.3.3 KNN算法的总体流程图 13

图 3.4 KNN背景建模移动目标检测算法流程图 14

3.4 实验结果与分析 14

3.5 本章小结 16

第4章 基于背景剔除的粒子滤波目标跟踪方法研究 17

4.1 引言 17

4.2 粒子滤波算法基本原理 17

4.2.1 动态空间模型 17

4.2.2 贝叶斯估计理论 18

4.2.3 蒙特卡洛方法 19

4.2.4 序贯重要性采样 19

4.2.5 粒子重采样 20

4.3 基于背景剔除改进的粒子滤波目标跟踪算法 21

4.3.1 剔除背景后采样颜色直方图 21

4.3.2 似然模型和粒子权值 21

4.3.3 目标运动模型 22

4.3.4 算法的总体实现步骤 22

4.4 实验结果与分析 22

4.5 本章小结 23

第5章 总结与展望 24

参考文献 25

致谢 26

第1章 绪论

1.1 课题研究背景和意义

在现代社会中，自动化与人工智能行业正在冉冉升起，软硬件的性能的提高与发展，图像智能化处理技术成为了人工智能视觉的不可或缺的基石。通过全世界科学家们不懈努力，现代视频处理系统克服了瓶颈期视频编码效率与传输质量的问题。如今，正在朝着更加智能化，便捷化的方向发展。

智能的高级视频处理系统可以是分析视频序列图像并识别视频中运动的目标，并且跟踪该目标。而更高等的研究方面就是对目标部分行为的理解与描述。其中，运动目标检测与跟踪属于浅层次的视频处理层面，而目标的分析和理解则属于深层次的处理层面，上升为机器学习的研究深度。从而视频运动目标处理系统算法的智能性的考验也就接踵而至了。

综上所述，视频中移动目标的检测和跟踪算法作为机器视觉中的核心又基础的研究领域，现已广泛应用于医学图像分析，摄像机标定，卫星图像与定位，机器人制作，以及准确打击目标等工程设计。视频目标检测需要的理论基础主要包括图像处理，模式识别，概率论，最优化理论等。这项研究兼具理论价值和实际意义，理论的框架直接的会影响到对于目标的检测，提取与分析上。本文题研究的重点是运动目标识别与跟踪的算法。通过对亲自拍摄的视频序列进行实验，分析其结果，基于visual studioC 工作平台OpenCV^[l]开源图像处理工具库，研究了从静态目标检测的视频序列中识别出运动目标并对目标进行检测与跟踪的传统与新型算法。

1.2 国内外研究现状及面临的问题