DSP 的运动目标图像跟踪算法与实现_工学基础 Karthik Hariharakrishnan and Dan Schonfeld, Senior Member, IEEE 摘要[本文为正文！以下开始确实是讨论了。] 我们提出一个目标跟踪快速算法---用运动矢量数据来推测目标物体轮廓。除了目标的初始化，在基于区域的方法中通用的分割步骤是能够幸免的。我们用遮挡/遮挡复原检测来更新目标轮廓,并用块向量推测目标边界从而实现跟踪。一种自适应的基于模板的方法差不多被用于估量帧间的物体运动。一种能高效的操纵帧间距的调制方案被用于运动估量。检测遮挡复原的算法分两步进行。第一，从帧差中估量未遮挡区域。遮挡和遮挡复原 视为二元事件并对它们的关系做出详细说明。依据二元性原理，将遮挡复原检测算法修改使之进展成为遮挡检测算法。该跟踪算法在运算方式上要优于现存的基于区域的目标跟踪方法。实现该该算法的程序采纳了 MPEG - 4 的视频压缩和基于 H.264 标准的内容检索。初步的仿真结果展现了该算法的表现。 关键字：自适应运动估量， K-均值聚类， 分割，视觉跟踪。 Ⅰ 序言 视觉跟踪差不多成为运算机视觉领域中被广泛讨论的一个课题。面对新兴多媒体标准如 MPEG - 4 的出台，进展一个能让视频跟踪高效运行的运算帧间〔 k&k+N0 ) 的运动均值用户自定义掩膜 ( 第 k=k0 帧 )在 (k&k+N0) 帧间进行运动回来估量是否高速运动的系统平台差不多越来越重要。该视频追踪程序运用到了视频压缩，视频检索，交互视频，场景组成等等。 多种技术手段差不多被运用在提取视频场景中的有意义的目标。最常见的方法被归纳为几下几类：基于区域的跟踪、主动轮廓跟踪和基于网格的追踪。 关于第一种方法〔基于区域跟踪〕 ，视频对象由用户/物体识别算法来初步确定。 然后采纳经典的工具，如小流域改造来对视频序列进行分割。连续帧中的分割区域之间的通信建立并能够跟踪后续帧图像中的视频目标[ 3 ],[ 7 ],[ 13 ] 。 主动轮廓方法通常不运用全局物体的空间和运动信息，而只是依靠视频目标的边界邻近的信息[ 2 ],[ 5 ],[ 11 ],[ 12 ],[ 16 ] 。〝蛇形浮动〞[ 10 ]是一种采纳带参量的光滑曲线〔运动轮廓〕来跟踪视频目标边界的方法。 基于网格的方式[ 1 ], [ 9 ],[ 15 ],[ 18 ]以斜率和运动信息为基础定义了边界上节点和目标内部的初始设置。这些节点设置依据一种和Delaunay 三角形类似的三角规律进行合并，产生符合要求的网格。依靠光流估...
