摘 要

近年来深度学习已成为计算机领域非常火热的话题，不仅在学术界有很多的理论性的研究，在行业内也有很多很多实际的应用，本文着重于图像分割以及运动图像的多目标跟踪的研究。在计算机图像处理，计算机视觉以及模式识别领域中，多目标跟踪技术一直受到广泛的关注。在对运动目标进行跟踪时，主要包括提取要检目标，分离出遮挡物，对目标特征进行分析以及对目标的位置作出预测等等工作。在医学临床研究中，利用多目标跟踪技术可以快速而准确的辅助完成对精子的质量的检测，能够节约大量的人力物力以及克服主观造成的低精度问题。所以，如何实现算法对于多目标跟踪技术的研究非常重要。本文将主要完成以下工作：

（1）首先本文要描述研究此课题的研究背景以及意义，然后将探讨如骨骼叠加法，卡尔曼滤波跟踪算法等多种经典算法的基本原理以及各自的优劣，并针对精子运动的特点，分析各种算法的适用性。

（2）对已有的图像分割算法以及目标识别跟踪的算法进行研究分析，使用矩守恒阈值法分割选定的图像序列，对分割后的图像进行连通域检测，剔除杂质以及定位精子，为后面的跟踪做好准备。

（3）针对图像中精子可能较多的情况，有必要针对性的减小匹配搜索范围，本文提出使用基于卡尔曼滤波的跟踪算法来有效的进行有效匹配及跟踪。建立目标运动模型，推导卡尔曼滤波器来完成预测，以预测点为中心找到最优匹配点。

关键词：精子；图像分割；目标识别及跟踪；卡尔曼跟踪算法；

Abstract

In recent years, deep learning has become a hot topic in the computer field.Not only has there been a lot of theoretical research in the academic world, but also many practical applications in the industry. This article focuses on the research of image segmentation and multi-target tracking of moving images. In the field of computer image processing, computer vision and pattern recognition,multi-target tracking technology has always been the focus of research. The process of multi-target tracking for moving images includes the extraction of targets, separation of occluders, analysis of target features, and prediction of the position of the target. In medical clinical research, the use of multi-target tracking technology can quickly and accurately assist in the detection of sperm quality, which can save a lot of manpower and material resources and overcome subjective low accuracy problems. Therefore, how to implement the algorithm is very important for the research of multi-target tracking technology. Similarly, image segmentation technology also has important implications in medical research. The main work of this article is as follows:

1. Firstly, the background and significance of the study were described. Then the basic principles of various classical algorithms, such as skeleton superposition method and Kalman filter tracking algorithm, as well astheir advantages and disadvantages, were discussed, and the

characteristics of sperm movement were analyzed. The applicability of this algorithm.

(2) Analyze and study the existing image segmentation algorithm and target recognition tracking algorithm, adopt the moment-conservative threshold method to segment the image sequence, detect the connected image in the connected region, remove the impurities and locate the sperm, and then follow the tracking. be prepared.

(3) For the situation that there may be more sperm in the image, it is necessary to reduce the matching search range. This paper proposes a tracking algorithm based on Kalman filter to effectively perform tracking. The target motion model is established, the Kalman filter is deduced to complete the prediction, and the optimal matching point is found centered on the prediction point.

Keywords: sperm; image segmentation; target recognition tracking; Kalman tracking algorithm;

目录

摘要......................................................................................................I

Abstract................................................................................................II

第一章 绪论...........................................................................................1

• 1. 课题研究的背景以及意义...................................................................1
  2. 国内外研究的现状以及内容................................................................2
  3. 本文结构..........................................................................................3

第二章 精子图像的预处理以及定位识别....................................................3

2.1 精子图像的预处理.............................................................................3

2.1.1 灰度化.......................................................................................3

2.1.2 图像去噪...................................................................................4

2.2 精子图像分割...................................................................................5

2.2.1 阈值分割法...............................................................................6

2.2.2 卡尔曼滤波Otsu算法................................................................7

2.3 精子识别及定位................................................................................7

2.3.1 目标图像概述............................................................................7

2.3.2 识别消除杂质............................................................................8

2.3.3 处理精子粘连............................................................................9

2.3.4 精子定位...................................................................................9

第三章 多目标跟踪算法概述...................................................................10

3.1 目标定位的跟踪方法........................................................................10

3.1.1 光流法...................................................................................10

3.1.2 特征匹配法.............................................................................11

3.1.3 模板匹配法.............................................................................11

3.1.4 区域跟踪法.............................................................................11

3.2 基于滤波的跟踪方法.......................................................................12

3.2.1 卡尔曼滤波跟踪算法................................................................12

3.2.2 粒子滤波算法..........................................................................13

第四章 精子多目标跟踪........................................................................14

4.1 基本流程......................................................................................14

4.2 精子运动特点分析........................................................................14

4.3 基于最近邻的Struck算法.............................................................15

4.4 实验.............................................................................................15

第五章 总结及展望...............................................................................17

参考文献.......................................................................................18

第一章 绪论

1.1课题研究的背景以及意义

在计算机视觉和模式识别领域，多目标跟踪技术无疑有着很高的关注度，同时也具有着非常高的研究难度。但随着计算机硬件以及各种理论基础的提升，多目标跟踪技术的热度越来越高。对于多目标跟踪主要分为三个步骤：一是确定图像序列中要进行研究的片段，二是对这个片段进行检测以及之后的跟踪，三是对目标进行特征提取并预测行为。在现代社会中，多目标跟踪技术其实就在我们周围发生及应用着，比如人体目标跟踪；各个视频监控系统监控可疑的活动及预测将要发生的危险；寻找视频，在数据库中提取相关特征的视频；导航，监测路面情况以及找出最优路径；临床上的医疗检测等等。

常规的精液分析是由经验丰富的医学人员进行的，主要包括显微镜检测，精液总量的估测，精子的密度测量以及精子存活率的估测。主要用来分析检测男性的不孕不育症，例如死精症，无精症，弱精症以及精子结构畸形等症状，但是临床上发现，仍然有着许多棘手的问题是人工无法解决的，原因在于人的主观性始终会导致结果出现偏差，因为精子运动速度非常快，密度也很大，医学人员在显微镜下高度集中也会很难做到全面准确的分析，而且实验仪器，高度集中下引起的视觉疲劳，医务人员观察方式方法不同都会导致测量分析的不准确。所以，在这种大的环境下，计算机辅助的精液分析（CASA）系统被提出，CASA将先进的计算机技术和图像识别分析技术结合起来运用到精液检测分析上，为研究人员提供直观精确的数据以及图像的分析。

1.2国内外研究的现状以及内容

多目标跟踪技术在对精液的辅助分析上，国外的医疗机构走在前面，他们的研究已经走上了商业化的道路，在畜牧业，医疗临床，交通管理及人体跟踪上应用十分广泛；在国内，随着人工智能研究的越发火热，越来越多的国内企业将目光投向了这块区域，虽然起步晚了，但是也有发展不错的，比如深圳市圣格尔电子有限公司的多目标跟踪摄像机技术。相信此技术将会大大改善人类的生活。

想要对精子进行高效，有效的识别跟踪，我们要考虑多种跟踪算法在特定的情况，特定的范围，特定的时间等多种条件的约束下的可行性，因为往往选取的图像序列不尽如人意。这时我们就需要对各种跟踪算法的特点进行深入了解。比较主流的算法比如骨骼叠加法，光流法，特征匹配法，PDA方法，基于卡尔曼滤波跟踪算法。但是在使用时，研究人员往往会根据实际情况对算法作出一些修改。比如余东等提出的改进后的最邻近搜索法，建立以预测位置为中心的搜索区，对下一帧出现在区域内的精子进行运动特征分析，预测其运动；

对精子的分析检测依然有着临床上的因素干扰。比如选取多少跟踪目标比较合适；精液的浓度范围应该怎么控制；怎么防止精子运动过程中的碰撞及重合情况出现；图像序列采集单位时间应该是多少；怎么完善分析步骤，包括精子图像的灰度化，去噪，图像的预处理，目标的识别，去除杂质，目标的定位等等，最后通过记录下的每一帧的精子的运动状态和特征值实现对精子多目标的跟踪。本文主要研究以下内容：

1. 对精子图像进行预处理，包括灰度化以及去噪处理，使用合适的图像分割技术对其图像分割，整理预处理结果以及图像分割的结果，方便之后的工作。
2. 对精子的识别，在对精子进行过预处理之后会发现有一些精子会粘连在一起，我们需要做的就是识别出这些精子，降低我们识别精子时的错误率。
3. 对精子目标的跟踪，就已有跟踪算法进行改进，使其符合当下我们要研究的精子跟踪区域的特征以及状态，并可以预测出精子的运动轨迹。

1.3 本文结构

本文一共有五章，其中第一张和第五依次为绪论章和总结章，中间三章介绍了多目标识别领域内相关的理论算法以及技术，这也是本文的核心内容。本文结构组织如下：

第一章：阐述了多目标跟踪技术在国内外的研究现状，及其研究的意义所在；