動靜態(tài)背景下目標檢測與動態(tài)目標跟蹤算法研究.pdf

1、隨著當今科技的快速穩(wěn)定發(fā)展，計算機視覺領域也獲得了迅猛的進步，目標的檢測與跟蹤作為該領域的研究重點，其對社會的應用價值正逐步體現出。
　　關于動態(tài)背景下目標檢測技術，工程中更多的應用背景減法技術，而該技術的難點就是背景的提取，本文針對常用的視頻序列，提出了一種自適應強且魯棒性較好的的背景提取算法，在本文的第三章節(jié)有具體介紹，通過實驗可以發(fā)現，該算法的有效性和優(yōu)越性。
　　而在靜態(tài)背景下的目標檢測中，需要更多的精力來研究圖像中

2、的紋理特征，基于此，通過大量的學習與研究，本文在第四章提出了改進形態(tài)學濾波器的目標檢測算法，同時在對細小噪聲這類的去除上，提出了相應的去噪算法，通過實驗可以發(fā)現，該算法優(yōu)越于傳統(tǒng)的背景減法，且處理效果能夠達到工程應用的要求。
　　在實際工程應用中，運動目標的跟蹤技術得到了很多的關注，對于復雜的背景中存在的目標與背景顏色紋理特征相似而帶來的誤跟蹤問題，本文作者做了一定程度的研究，改進了經典的mean-shift算法，提出了一種融合特