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基于色彩特征的运动目标跟踪算法的编程实现

  • 简介:基于色彩特征的运动目标跟踪算法的编程实现摘 要视觉跟踪技术是视觉研究的一个重要分支,在智能机器人的科学研究、工程应用以及竞技娱乐等方面都发挥着重要的作用。它是一种通过图像处理的方法获取目标参数并对目标进行...
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[目录]
前 言
第1章 绪论
第2章 基于色彩特征的运动目标跟踪算法的研究
第3章 VC++环境下图像采集与处理
第4章 基于VC++的编程实现
结 论
附 录 外文资料

[摘要]
视觉跟踪技术是视觉研究的一个重要分支,在智能机器人的科学研究、工程应用以及竞技娱乐等方面都发挥着重要的作用。它是一种通过图像处理的方法获取目标参数并对目标进行跟踪的视觉技术。机器人视觉基于色彩特征运动目标跟踪算法的研究是根据复杂目标的颜色、形状、大小三个特征,利用图像处理技术,应用改进的SSDA算法实现目标的识别匹配,来提高复杂彩色目标识别的准确性和实时性。
本文以机器人视觉基于色彩特征运动目标跟踪算法的研究为基础,从人类视觉系统识别彩色目标的特点出发,运用基于特征差异的彩色目标快速识别方法,在VC++和MFC类库提供的高度可视的应用程序开发工具的帮助下,开发出能够实现对运动目标进行跟踪的具有高效率运行代码的应用程序,然后与计算机设备相连接,运用微型摄像头作为图像采集工具,对一个选定的运动目标进行实时跟踪,通过图像处理技术对视频图像的操作,快速而准确的完成对目标的跟踪与定位,从而验证了该应用程序的正确性与可行性,实现了与图像匹配算法的高度配合,进而可应用于机器人视觉系统,来提高机器人视觉系统的实时性及在多物体情况下进行特定目标识别与动态目标识别的能力。

[正文]
前 言
从20世纪60年代开始,人类便着手研究机器人的视觉系统,但当时的技术仅局限于识别一些简单的平面物体。1973年,英国的Marr教授提出了Marr视觉理论,这一理论把视觉过程看作一个信息处理的过程,并提出对于信息处理过程的研究应分为三个不同的层次,大大地推动了计算机视觉研究的发展。进入20世纪80年代后,机器人视觉出现了基于感知特征群的物体识别理论框架,引入了主动视觉的研究方法,机器人视觉技术快速发展。1973年世界上第一部雷达SCR-28的出现,使得目标跟踪问题成为一门科学技术得以发展。基于视觉的机器人目标跟踪技术已经成为机器人视觉技术的一个重要研究内容,这门技术利用图像特征对目标进行识别和跟踪。
    目前,基于视觉的机器人跟踪技术研究主要有视觉导航系统的路径跟踪、人体运动的检测与跟踪、对特定目标物体的跟踪技术等多个方面。这些跟踪技术的研究具有很强的针对性,但基本组成部分是相似的,共有四个步骤,第一步:建立被跟踪目标的模型,也就是确定被跟踪目标的特征和运动状态;第二步:通过图像处理方法进行目标识别,获得匹配的目标模型;第三步:根据跟踪策略,精确确定目标的相对位置,重新测量目标的特征和运动状态;第四步:刷新目标模型。
视觉跟踪系统中,目标特征的提取一直是跟踪技术的关键问题。在过去的研究中,基于灰度图像的特征提取方法有边缘轮廓特征,关键点技术等方法。现在,随着彩色图像处理技术的研究和进步,基于彩色图像的特征提取方法也有了新的发展,人们已经发展了几种具有代表性的颜色空间模型,如RGB、HSI、CMY和YUV等。各颜色空间分量具有不同意义和特性,这种多样性为彩色图像处理的不同需要提供了方便。
目前,视觉跟踪技术的研究已经取得了较丰硕的成果,1994年5月,美国SRI研究机构研制的名为Flakey的移动机器人在SRI办公楼里成功实验了对人的识别和跟踪任务。其他的成果如上海交通大学研制的Frontier-ITM自主移动机器人视觉跟踪系统,清华大学的THMR系统的车道线检测跟踪系统等也都显示了视觉跟踪技术的巨大发展潜力和研究、应用价值。  
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[参考文献]
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[原文截取]
基于色彩特征的运动目标跟踪算法的编程实现
摘 要
视觉跟踪技术是视觉研究的一个重要分支,在智能机器人的科学研究、工程应用以及竞技娱乐等方面都发挥着重要的作用。它是一种通过图像处理的方法获取目标参数并对目标进行跟踪的视觉技术。机器人视觉基于色彩特征运动目标跟踪算法的研究是根据复杂目标的颜色、形状、大小三个特征,利用图像处理技术,应用改进的SSDA算法实现目标的识别匹配,来提高复杂彩色目标识别的准确性和实时性。
本文以机器人视觉基于色彩特征运动目标跟踪算法的研究为基础,从人类视觉系统识别彩色目标的特点出发,运用基于特征差异的彩色目标快速识别方法,在VC++和MFC类库提供的高度可视的应用程序开发工具的帮助下,开发出能够实现对运动目标进行跟踪的具有高效率运行代码的应用程序,然后与计算机设备相连接,运用微型摄像头作为图像采集工具,对一个选定的运动目标进行实时跟踪,通过图像处理技术对视频图像的操作,快速而准确的完成对目标的跟踪与定位,从而验证了该应用程序的正确性与可行性, 实现了与图像匹配算法的高度配合,进而可应用于机器人视觉系统,来提高机器人视觉系统的实时性及在多物体情况下进行特定目标识别与动.....
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