在线目标跟踪算法设计与实现

实际生活里，因为许许多多的视觉方面的信息大多是来自运动的，所以目前针对在线目标的检测方面，已经广为流传。比如：在军事领域的飞行器自动驾驶、目标在线跟踪导航、医学领域的生物组织分析，包括对微观细胞的在线跟踪导航等；银行，机场、商店和政府重要机构等安全场所的智能监控等等，在线目标检测已经深入人们的日常生活，产生了不可替代的作用。随着科技各个研究领域的迅速发展，在各种不同的应用场合，人们对在线目标检测的现实要求越来越高，只有不断的提高在线目标检测的实时性、准确性才能不断地满足现实生活的需求。 现今业内比较通用的算法主要有以下三种，光流法、帧间分差法以及本篇文章所要利用的背景分差法。背景差分法的基本原理是，首先要获得经过统计建立模型的背景，然后当前的帧图像减去背景图像，结果里面的像素值同阈值T比较，假如得到的结果是小于阀值的，那么这个就是背景像素，相反就是目标像素，那么通过这种方式，背景像素相对应的目标像素也能检测到，接着将得到的目标图像进行二值化处理，再对其进行形态学处理。从实验结果可以看出，本文所用方法能够准确的检测到运动物体，且不受噪声的干扰。