Camshift视频监控中目标跟踪算法设计与实现(3)

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1.1 应用领域

(1) 通讯电视会议电视鉴测（压缩）(2) 宇宙探测、遥感

火星探测地形地质、环境监测、气象、军事、安全

(3) 生物医学X ray, CT, MRT, 3D reconstruction（虚拟人体）

(4) 自动化inspection（电路板，各种生产线、铝板）monitoring（IVHS，ITS，火车号码识别）

(5) 军事、公安侦察、制导、擎戒（海湾战争）安全系统和鉴别系统：入口控制，指纹、人脸、眼纹

(6) 文档人脸合成OCR

(7) 多媒体、视频特技阿甘正传

(8) 景物理解与机器人视觉军事侦察、危险环境、服务、娱乐、邮政

(9) 科学计算可视化（Visualization）把计算结果和过程用图像/图形显示，并可处理

(10) 虚拟实现（Virtual Reality）环境模型、环境重视　　　　　　　　　　　　

1.2工作重点

本论文是研究由视频摄像机获取的图像序列中跟踪手或者脸部的移动。在本论文的研究过程中，视频图像是通过基于USB接口的普通摄像头获得的。从摄像头获取的视频图像转换为图像序列后，分别对不同的跟踪算法进行实验，通过实验结果，得出研究结果和结论。

1.3本文的安排源:自'751.·论,文;网·www.751com.cn/

论文分为五个部分：

第一章为概述，主要介绍了项目背景及应用领域；

第二章简单介绍了图像处理和机器视觉的基本知识；

第三章介绍CAMSHIFT算法的原理；

第四章具体介绍了TLD算法；

第五章介绍了实现系统的平台，及界面的设计；

第六章对CAMSHIFT算法和TLD算法进行实验，以及对实验结果的分析和研究并的出结论。

2 图象处理

2.1 图像处理技术

图像是用个重观测系统以不同形式和手段观测世界而获得的，可以直接或接作用与人眼并进而产生视知觉的实体。科学研究和统计说明人类从外界获得的信息约有75%是从图像获得的。随着计算机的发展，数字图象技术近年来得到极大的重视和长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新手段和新设备，并已在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展改善人们生活水平都起到了重要的作用。

数字图像处理主要利用计算机对图像进行处理，因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。将图像的连续(模拟)信号转换为离散(数字)信号的过程称为图像数字化。其转换过程包括两个方面：取样和量化。所谓取样，是指将一幅图像在空间上分割成M*N个网格，每个网格中的模拟图像的亮度值作为该网格的亮度值。由于取样结果是一个样点值阵列，故又称为点阵取样。对理想取样而言，其取样函数为空间取样函数S(x，y)，取样使模拟图像在空间上离散化，但取样点上的图像的亮度值还是某个幅度区间的连续分布。把取样网格点上对应的亮度连续变换区间转换成为单个特定数字量的过程，称为量化(quantization)。量化后的像素点整数值称为灰度值(grayleve1)，灰度层次的多少是常用2n幂表示。n越大，图像的分辨率越高。

2.1.1图像增强

图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，255。这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可。但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图像清晰的目的。