基于颜色信息的目标跟踪算法探究
图像已经不断发展成为人们获得信息以及交流信息的主要方式，运动目标的识别以及跟踪一直以来就有很大的现实意义和价值。它是融合了计算机视觉，模式识别，数字图像处理三门学科的重要研究课题。本文主要研究了基于颜色特征的运动目标识别问题。由于传统算法要求摄像头固定，目标尺寸或背景不能发生太大的变化，为了改善这些局限性，本文着眼于目标的颜色特征，依照目标的色彩直方图，在CamShift算法的基础上，完成了视频图像中运动目标的跟踪。讨论了CamShift算法的程序框架及其需要改进的部分，针对摄像头移动、目标被遮挡以及目标尺寸发生改变的情况，编写程序进行了实验验证。多组不同测试数据表明，在简单背景或者摄像头移动较轻微的情况下，该算法能准确、实时地进行动态目标跟踪，具有很好的鲁棒性。
[主题词] 目标检测；目标跟踪；CamShift算法。
Researching the tracking of moving object based on color information
[Abstract] Image is the main source of acquiring and exchanging information. the application field of image processing is involved all aspects of our life and work,and the detection and tracking of the moving object has relistic meaning and value. It is one important area in the domain of digital image processing and computer vision. In the aspect of detection,this paper introduces four methods , the paper introduces the different characteristics in image ,four feature matching algorithm are given, also introduces the pyramid principle of hierarchical search algorithm with rapid SSDA matching algorithm.In addtion, discesses the CamShift algorithm. In real-time tracking,the HSV and RGB color space are introduced.and gives the implementation steps of CamShift algorithm.Multiple sets of different experiments show,real-time dynamic target tracking can be applied in the simple and small changes in the background under different conditions.
[Key Words] Object Detection；Object Tracking；CamShift algorithm。
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 运动目标的检测与跟踪简介 2
1.2.1 目标跟踪系统介绍 3
1.2.2 目标识别和跟踪的联系............................................4
1.2.3 要求及难点......................................................5
1.3 论文主要工作 6
1.4 论文组织与结构 6
2 算法基础或背景知识简介 8
2.1 目标检测 8
2.1.1运动目标检测方法 8
2.1.2图像帧的二值化 13
2.2 目标跟踪 14
2.2.1目标跟踪的特征 15
2.2.2特征匹配算法 17
2.2.3改进的快速匹配算法 19
2.3 本章总结 19
3 算法解决方案介绍 21
3.1引言 21
3.2 Meanshift算法原理介绍 21
3.2.1 MeanShift及其扩展 21
3.2.2 MeanShift算法原理 24
3.3 MeanShift在目标跟踪方面的应用 25
3.4 CamShift算法的原理 27
3.5 本章小结 30
4 算法的实验验证 30
4.1颜色空间介绍 .31
4.1.1 RGB与HSV颜色空间 31
4.1.2 RGB到HSV颜色空间的转换 33
4.2基于CamShift算法的目标跟踪实现 33
4.3算法实现及实验效果 38
4.4本章总结 48
5 相关工作 50
5.1 国内外研究现状及文献综述 50
5.2 文献综述 52
5.3 本章小结 54
6 小结 55
6.1 工作总结 55
6.2 心得体会 55
6.3 进一步的工作 55
参考文献 56
致 谢 58
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