摘要:随着信息技术与计算机技术的迅猛发展，运动目标跟踪技术获得了飞速发展。随着传感器成本的降低，基于视频图像序列的目标跟踪方法研究成为目标跟踪领域的研究热点之一，它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等多种不同领域的先进成果，并在军事、工业、安防监控、智能交通等领域都有重要的意义。

基于彩色视频图像的目标跟踪方法，因为采用的特征具有更多的可视化信息并且层次更加丰富，从而使得目标跟踪的准确性得以提高。本文开展了基于粒子滤波的色彩跟踪算法设计。通对视频流第一帧进行规制椭圆框选，从而自动生成大量的随机粒子样本。这些携代着目标色彩特征的粒子在目标可视情况下会紧紧跟随目标色彩特征而移动。这样就实现了非大量离线样本训练下的目标跟踪。

通过MATLAB仿真和实际的视频流测试。该算法目标跟踪实现良好，并且在行人交错等情况下也表现出了很好的鲁棒性。该算法实现简单易于移植并且效果显著，可以在行人监控方面可以广泛应用。

关键词：彩色图像处理；目标跟踪；鲁棒性；粒子滤波

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 选题背景与意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.3 本人的工作内容-3

1.4 论文章节安排-3

2 粒子滤波-4

2.1 粒子滤波的原理-4

2.2 蒙特卡洛方法-4

2.3 贝叶斯决策理论方法-5

2.4 粒子滤波算法-6

3 彩色图像自动目标检测技术-8

3.1 基于帧间差分法的颜色目标检测-8

3.2 颜色直方图-8

3.3 相似度计算-8

4 基于粒子滤波的色彩跟踪算法-10

4.1 基本原理-10

4.1.1 RGB颜色模型-10

4.1.2 HSV颜色模型-11

4.2 基于粒子滤波的直升机色彩跟踪-11

4.3 基于粒子滤波的人物跟踪-13

4.3.1 基于粒子滤波的简单环境人物跟踪-13

4.3.2 基于遮挡情况下的目标跟踪-13

5 MATLAB粒子滤波算法实现流程图-15

结    论-17

参 考 文 献-18

致    谢-20