运动目标跟踪

直接操控这一概念为视频导航带来了革新，它将导航任务与视频内容直接关联。然而，现有系统的速度制约了该技术的广泛应用。为提升直接操控的可及性，系统需满足以下要求： • 计算时间需足够短，以适应时间受限的场景。• 系统需适应用户对场景的理解，包括相机运动、前景、背景和遮挡。 基于上述需求，我们开发并实现了 DRAGONEYE 系统。该系统采用点跟踪和颜色跟踪，其中点跟踪由 SIFT [Lowe, 2004] 提供，颜色跟踪则使用 CAMShift 算法 [Comaniciu et al., 2003]。系统会构建并持续更新被跟踪对象的模型，以适应当前环境。该模型支持遮挡检测和恢复。

基于差分背景的运动目标检测与跟踪算法 算法概述: 该算法适用于静态场景下的运动目标检测与跟踪任务。其核心思想是利用当前帧与背景图像的差异来检测运动目标。 主要步骤: 背景建模: 获取一段时间的视频序列，通过统计方法建立稳定的背景模型。 差分图像计算: 将当前帧与背景模型进行差分运算，得到包含运动目标信息的差分图像。 目标分割: 对差分图像进行阈值分割，提取出运动目标区域。 形态学处理: 对分割后的目标区域进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀等，以消除噪声和连接断裂的目标区域。 目标跟踪: 利用目标的特征信息，例如位置、大小、形状等，对目标进行跟踪。 Matlab实现: 可以使用Matlab提供的图像处理工具箱和视频处理工具箱实现该算法，例如： imread() 函数读取图像 imsubtract() 函数计算差分图像 imbinarize() 函数进行阈值分割 bwmorph() 函数进行形态学操作 vision.ForegroundDetector 对象进行前景检测 vision.BlobAnalysis 对象进行目标分析和跟踪 算法特点: 计算简单，易于实现 对光照变化较为敏感 对背景的稳定性要求较高

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

总结了目标跟踪的各种方法，并提供了相应的Matlab算法代码。

该MATLAB m文件专为目标跟踪而设计，适用于matlab2008版本。在提供的交通视频中，白车和黑车的跟踪表现显著，尽管黑车可能会被屏蔽。附件包含m文件和视频本身。在观看视频时，请注意MATLAB movie player中的播放按钮。检测到的汽车将显示一个红点，详细可见1111.jpg图片。

设计了一种二维卡尔曼滤波器，用于有效跟踪运动目标的Matlab开发项目。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。

《跟踪雷达目标与多反射点》是Texas Instruments公司发布的一份技术文档，详细介绍了针对具有多个反射点的雷达目标的跟踪算法。文档通过多次修订，提供了算法的详细解释和配置参数的更新，适用于毫米波雷达系统。将深入探讨其核心知识点。

在MATLAB版本中，STRCF相关滤波目标跟踪代码是与目标跟踪密切相关的。