視頻序列中人體運動目標的檢測與跟蹤研究(編輯修改稿)
2025-07-17 03:00 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 操作；⑶ 如果都為1，結(jié)果圖像的該像素為1，否則為0；腐蝕處理的結(jié)果是使原來的二值圖像減小一圈。先腐蝕后膨脹的過程：利用它可以消除小物體，在纖細點處分離物體，平滑較大物體邊界，但同時并不會明顯改變原來物體的面積。而先膨脹后腐蝕的過程：利用它可以填充物體內(nèi)細小空洞，連接臨近物體、平滑其邊界，但平時并不會明顯改變原來物體的面積。通常由于噪聲的影響，圖像在閾值化后所得到的邊界通常都很不平滑，物體區(qū)域具有一些噪聲孔，而背景區(qū)域上散布著一些小的噪聲物體，連續(xù)的開和閉運算可以有效地改善這種情況，而有時，我們需要經(jīng)過多次腐蝕之后再加上相同次數(shù)的膨脹，才能產(chǎn)生比較好的處理效果?？梢妶D像腐蝕與圖像膨脹相結(jié)合有時可使圖像有較理想的處理效果。運動人體的跟蹤算法（1）尋找有效點在檢測到運動目標后，用一個10*10的方格對所得到的幀差的像素點進行循環(huán)，若有一個黑點出現(xiàn)在此方格內(nèi)，則停止循環(huán)，把此方格置黑，并把方格的最左上角的點存放到一個數(shù)組p[1200]里，并把此點的標記設(shè)為1，即用一個點來代表整個方格，以便接下來尋找連通域。（2）尋找連通域從存放有效點的數(shù)組p中取一個標記為1的點，把它放到zone1[k3][p1[k3]]中，然后把此點與數(shù)組p中的各個點進行比較，看是否有與這個點的x,y坐標相差小于等于11的點，若存在的話，則也把這些點也放在zone1[k3][p1[k3]]內(nèi)，并把標記改為0。就這樣依次循環(huán)，可尋找到幀差圖像所有的連通域，最后可得到若干個連通域。則可以把每一個大于5個點的連通域當做一個運動的人，其他的當做噪聲點處理。（3）畫圓并把內(nèi)部涂黑找到連通域之后，尋找此連通域內(nèi)的最左minxx，最右maxx，最上miny，及最下maxy的第一個出現(xiàn)黑點的坐標，可以近似找到此區(qū)域的中心，然后以此中心點為圓心，半徑為25來畫圓（半徑大小根據(jù)實際情況來定，但圓要覆蓋住人的幀差），并把此圓內(nèi)的部分涂黑。這樣就可以把檢測到的幀差轉(zhuǎn)換成一個黑色的圓。當人運動時，此圓也會相應(yīng)的運動。當trace=0時顯示imgbuf4內(nèi)的內(nèi)容，即根據(jù)連通域內(nèi)的點畫的圓圖61一人兩個人并排行走的時候則會建立兩個結(jié)點，可以跟蹤到兩個圓： 圖62 兩人并排行走（4）幀之間圓的匹配跟蹤在要進行計數(shù)時，要先在距邊界大概50100個像素的位置建立結(jié)點，然后在兩幀之間匹配結(jié)點圓的圓心坐標，若兩圓心坐標的距離小于30時，則可認為現(xiàn)在的圓就是之前的圓在此刻的狀態(tài)，則更新結(jié)點信息，然后依次更新，到240時，刪掉這個結(jié)點，然后對IN進行計數(shù)。反之亦然，在190240之間建立結(jié)點，跟蹤到50時，刪除結(jié)點，并對OUT進行計數(shù)。這樣可以準確地對一段時間內(nèi)進出某一區(qū)域的人進行計數(shù)。而跟蹤算法除了用于計數(shù)，還可以根據(jù)不同時刻的坐標值，來分析運動人體的軌跡。 跟蹤算法2（1）首先創(chuàng)建結(jié)點首先設(shè)定兩個創(chuàng)建結(jié)點的區(qū)域，50100和190240，若在此區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)有效點，則對這些點進行求連通域， (2)，若連通域內(nèi)的點大于10，則求連通域的邊界，確定連通域的中心畫圓，創(chuàng)建結(jié)點。若連通域的點數(shù)大于30的話，認為創(chuàng)建區(qū)不止有一個人，則對此大的連通域進行劃分。方法如下：求出連通域的寬度dx ，把一個人的標準寬度設(shè)為40，則用dx/40可得到n個人，dx%40可得到取整之后的余數(shù)，對這個余數(shù)進行判斷，若dx%40大于25的話，n+1；否則就為n。然后分別求出各個人的中心，畫圓，創(chuàng)建結(jié)點。（2）進行跟蹤建立了各自的結(jié)點后，要對各個結(jié)點進行跟蹤，方法如下：1）在下一幀時，各個結(jié)點首先在半徑為30的圓內(nèi)進行尋找自己的點，把找到的點標記為0，存放在
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