基于Camshift和Kalman滤波结合的改进多目标跟踪算法

Camshift算法具有很好的实时性,但是存在遇到大面积与目标颜色相近的背景干扰、目标被严重遮挡时跟踪失效,只能对单目标进行跟踪等问题。针对这些问题,提出了Camshift结合Kalman滤波的改进算法,采用改进算法的跟踪器对每个检测出来的目标进行分别跟踪,从而实现多目标跟踪。实验表明本文提出的改进算法能有效地克服以上问题,并且能达到实时性要求。     

一种基于分水岭和区域合并的视频对象分割算法

为了从视频序列中分割出完整的、一致的运动视频对象,并且改善分水岭算法存在的过分分割问题,本文提出了一种基于时空分割融合的视频分割算法。时间分割采用图像差分算法,其关键的阈值选取通过直方图分析得到。空间分割时,先采用抗噪声能力更强的多尺度形态学算子求取图像梯度,然后进行分水岭变换,最后进行区域合并,它可以有效克服噪声的影响并有效地减少过分割。仿真结果表明,此算法对于改善过分割现象有明显效果,并且对分割程度具备可控能力,在适应不同场景需求方面存在一定的应用价值。     

基于TMS320DM642 DSP的实时视频监控系统实现

为了实现视频监控运动目标自动检测和跟踪的应用要求,设计了基于高性能DSP的运动目标跟踪嵌入式系统。该系统利用视频格式YUV420模型的Y分量进行运动目标检测,并以目标的形心为跟踪点,通过绝对误差和判决标准对运动目标进行跟踪;最终利用协同控制策略对摄像头进行控制,保证运动目标长时间保持在视野范围内。该系统通过基于DSP硬件结构的各软件模块优化,提高系统的处理能力,实现了系统的高效跟踪。