【導讀】通過簡易視頻目標跟蹤最小系統(tǒng)的設計，能夠?qū)怆姼櫹到y(tǒng)有一個整體認識。培養(yǎng)學生在最小系統(tǒng)設計中的總體思路、關鍵技術分析、簡單程序設計等能。[1]張巖;崔智社;龍騰;圖象序列中機動目標的形心跟蹤，航空學報,2020，22:312-316. [2]張然,呂高杰,張國華.光電目標圖像自動跟蹤技術研究[J]，電光與控制,2020,15：65-68. [3]李季,王春平,朱元昌.電視跟蹤系統(tǒng)視景仿真方法研究[J]，計算機仿真,2020,20：85-87. 在跟蹤算法上，具體研究了基于對比度的矩心跟蹤法。從兩種算法的具體實現(xiàn)和算法復雜度上，我們得。出了各自算法的優(yōu)缺點，并就此提出了切實可行的改進措施。

　　

【正文】 5 幀圖像開始的、步長為 25 的圖像幀序列的跟蹤結果） 視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 26 視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 27 由模板相關匹配跟蹤的仿真結果可以看出，該算法對目標起到了很好的跟蹤，縱觀整個視頻跟蹤的過程，其跟蹤波門都從未偏離目標。利用最小絕對差準則的匹配算法可以有效的屏蔽視頻成像過程中引入的噪聲對目標跟蹤的準確度。總的來說該算法的特點是不需要對圖像進行分割和特征提取的處理，而可以只在原圖像數(shù)據(jù)上進行運算，從而保留了原圖像的全部信息。在許多復雜的環(huán)境場景中，這是一種切實可行的跟蹤算法。 視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 28 6 結論與建 議 本次設計我們首先討論了視頻最小跟蹤系統(tǒng)的整個實現(xiàn)流程，包括系統(tǒng)的硬件模塊和軟件模塊。對軟硬件的實現(xiàn)方案進行了初步的探討，之后重點利用了對比度矩心跟蹤以及基于最小絕對差準則的模板匹配跟蹤這兩類經(jīng)典的運動目標跟蹤算法實現(xiàn)了所給視頻圖像目標的跟蹤?？偟膩碚f，這兩類方法呈現(xiàn)以下特點： 1 對比度矩心跟蹤法通過對原圖像進行圖像閾值分割、形心計算，最終實現(xiàn)目標的跟蹤。此種算法具有簡單、快速和實時性高的特點。但是，此種算法的實用性范圍極其有限，一般來說只適用于目標圖像與背景圖像的灰度值相差較大的情形下才能實現(xiàn)，否則將得 不到目標的形心。除此之外，該算法受圖像成像過程中引入的噪聲的影響比較大，在環(huán)境較為惡劣的情況下將會失去對目標的有效跟蹤。因而，對比度矩心跟蹤法面臨背景環(huán)境的限制以及成像系統(tǒng)噪聲的限制。 2 模板相關匹配法不必對原圖像進行預處理，基本保留了圖像的全部信息，這對于目標所在的背景區(qū)域的了解至關重要；其次，此跟蹤算法對成像過程中引入的噪聲具有魯棒性，非常適合于在環(huán)境復雜多變的情況下進行目標的跟蹤。但不足之處是由于在相關匹配的過程中涉及到大量的數(shù)學運算，因而系統(tǒng)跟蹤的實時性將大大降低，為進一步提高系統(tǒng)的實時響應，相應的處理器、存儲器等硬件設備的性能要求較高。即使在匹配的過程中進一步降低搜索區(qū)域，但那樣有可能得到的是局部最優(yōu)值，其最終結果是真正的目標沒有被跟蹤到。因而，模板相關匹配法面臨實時性的提高以及快 速搜索區(qū)域算法的進一步優(yōu)化。 7 總結與心得體會 本次課程設計通過最小視頻跟蹤系統(tǒng)的構建以及兩種目標跟蹤算法的探討，我對目標跟蹤系統(tǒng)有了一個整體的認識，更重要的是我學會了如何利用光電圖像處理的基本理論和基本原理對待處理的圖像進行處理，包括閾值分割、圖像直方圖分布、圖像二值化、圖像去噪等一系列圖像預處理的基本運用。除此之外，對目標跟蹤的算法我也有了一個清楚地了解，以及為提高跟蹤系統(tǒng)的性能對跟蹤算法進行了一系列的改進和提高。 在這里，我要感謝我的光電圖像授課老師彭真明老師，彭老師治學嚴謹、授課認真、對待學生的每個課程環(huán)節(jié)都一絲不茍，堪稱學生的良師益友。彭老師一個學期以來的光電圖像視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 29 處理知識的傳授，讓我對數(shù)字圖像處理和光電探測方面有了一個比較清楚的知識脈絡和基本的圖像處理應用能力，這都為我能夠繼續(xù)在圖像處理領域的研究和學習打下了堅實的基礎。在此，再次感謝我的彭老師。 8 主要參考文獻 [1] 張巖 。 崔智社 。 龍騰 。 圖象序列中機動目標的形心跟蹤， 航空學報 ,2020， 22(4):312316 [2] 張然 ,呂高杰 ,張國華 . 光電目標圖像自動跟蹤技術研究 [J]， 電光與控制 , 2020,15(9)： 6568 [3] 李季 ,王春平 ,朱元昌 . 電視跟蹤系統(tǒng)視景仿真方法研究 [J]， 計算機仿真 , 2020,20(8)： 8587 [4] 方水平 , 電視跟蹤 系統(tǒng)仿真 , 北京工業(yè)職業(yè)技術學院學報， 2020,7(2):3540 [5] 光電圖像處理及應用，電子科技大學出版社 附錄 1 基于對比度矩心波門跟蹤的完整程序設計 clc。 clear。 close all。 filepath = 39。D:\images_seq\image200s\39。 frame_number = 200。 prefix=39。0000039。 suffix=39。.bmp39。 figure, for k = 200 %: frame_number num=num2str(k)。 if(k=9) filename =strcat(prefix,39。0039。,num,suffix)。 elseif(k=99) filename =strcat(prefix,39。039。,num,suffix)。 elseif(k=200) filename =strcat(prefix,num,suffix)。 end I=double(imread([filepath filename]))。 [m,n]=size(I)。 for i=1:m for j=1:n if I(i,j) =200 I(i,j)=0。 else 視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 30 I(i,j)=255。 end end end sum=0。 x=0。 y=0。 for i=1:m for j=1:n10 sum=sum+I(i,j)。 x=x+i*I(i,j)。 y=y+j*I(i,j)。 end end Xc=fix(double(x)/double(sum))。 Yc=fix(double(y)/double(sum))。 for i=(10+Xc):(10+Xc) I(i,Yc30)=255。 I(i,Yc+40)=255。 end for j=(30+Yc):(40+Yc) I(Xc10,j)=255。 I(Xc+10,j)=255。 end I=mat2gray(I)。 imshow(I,[])。 title([39。原圖像 39。 num2str(k)])。 pause()。 end 2 基于最小絕對差準則的目標模板匹配跟蹤的完整程序設計 clc。 clear all。 filepath = 39。D:\images_seq\image200s\39。 prefix=39。0000039。 suffix=39。.bmp39。 filename =strcat(prefix,39。04039。,suffix)。 I1=double(imread([filepath filename]))。%讀取視頻圖像的第一幀 K=I1。 [m,n]=size(I1)。 for i=1:m for j=1:n if I1(i,j) =198 %設定閾值為 198 I1(i,j)=0。 else I1(i,j)=255。 視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 31 end end end sum=0。 x=0。 y=0。 for i=1:m for j=1:n10 sum=sum+I1(i,j)。 x=x+i*I1(i,j)。 y=y+j*I1(i,j)。 end end X_c=fix(double(x)/double(sum))。 Y_c=fix(double(y)/double(sum))。 J=zeros(25,63)。%匹配模板的確定 for i=12:12 for j=25:37 J(i+13,j+26)=K(X_c+i,Y_c+j)。 end end frame_number = 200。 figure(1) for k = 1:200 %: frame_number num=num2str(k)。 if(k=9) filename =strcat(prefix,39。0039。,num,suffix)。 elseif(k=99) filename =strcat(prefix,39。039。,num,suffix)。 elseif(k=199) filename =strcat(prefix,num,suffix)。 end I=double(imread([filepath filename]))。 [m,n]=size(I)。 K1=I。 C=zeros(m24,n62)。%最小絕對差準則 for i=13:m12 for j=32:n31 for p=12:12 for q=31:31 C(i12,j31)=abs(J(p+13,q+32)I(i+p,j+q))+C(i12,j31)。 end end end 視頻跟蹤最小系統(tǒng)設計 32 end C=(Cmin(min(C)))/(max(max(C))min(min(C)))*255。 [p,q]=size(C)。%最小絕對差準則計算得到的跟蹤中心 Cmin=C(1,1)。 for i=1:p for j=1:q if C(i,j)Cmin Cmin=C(i,j)。 Xc=i。 Yc=j。 end end end Xc=Xc+12。 Yc=Yc+28。 for i=(10+Xc):(10+Xc) %添加波門 K1(i,Yc30)=255。 K1(i,Yc+40)=255。 end for j=(30+Yc):(40+Yc) K1(Xc10,j)=255。 K1(Xc+10,j)=255。 end K1=mat2gray(K1)。 imshow(K1)。 title([39。匹配跟蹤圖像序列 39。 num2str(k)])。 end