(完整版)目标检测、目标跟踪报告
北京航空航天大学目标检测与跟踪实验报告1
《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告（一）专业：探测制导与控制技术学号：姓名：目录一、实验目的 (3)二、实验要求 (3)三、实验步骤 (3)四、实验结果 (4)1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (4)1.1阈值结果及坐标 (4)1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (4)2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (5)2.1.1阈值为150的结果及坐标 (5)2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (5)2.2.1阈值为250的结果及坐标 (6)2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果 (6)五、实验感想 (7)附实验程序： (7)实验一基于形心的目标检测方法一、实验目的1. 学习常用的图像阈值分割方法以及不同方法对目标的不同分割效果；2. 学习如何利用形心方法将目标定位；3. 了解目标检测方法的本质并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求要求学生能够根据目标图像特点，自行选择在不同噪声条件下和背景条件下的目标分割算法。
完成规定图像的目标检测，并利用检测跟踪窗来表示检测到的目标位置信息。
三、实验步骤1. 分别利用固定阈值和自适应阈值T，对图像二值化。
2．在VC6.0平台下编写阈值计算函数，形心计算函数；3. 观察不同阈值方法对目标的分割效果以及对目标的定位准确性；4. 打印结果并进行讨论。
四、实验结果1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果1.1阈值结果及坐标1.2二值化图样及定位、跟踪结果2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果2.1.1阈值为150的结果及坐标2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果2.2.1阈值为250的结果及坐标2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果从以上实验结果中可以看出，大津法得到的阈值使得前景和背景的错分像素点数最少，因而使得二值化的分类结果和最终的检测追踪结果都非常地好。
而固定阈值因为有人的因素在里边，随意性大，因而导致了二值化的结果较差，并最终使得检测跟踪的结果较差。
(完整word版)目标检测识别调研总结
1 绪论部分1.1研究背景与意义近年来随着我国经济的快速发展,人们生活水平的极大提高，汽车已进入了千家万户,使得交通安全和基础道路设施负载问题日益突显。
相比而言由于发达国家更早的遭遇了这一问题，他们已经有运用各种科技手段解决这一问题的思想值得我们借鉴,所以，最近几年国家有关部门开始重视智能交通系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)［1］,它是综合运用现场视频采集、视觉处理、人工智能、电子控制等多种技术,构建一个集交通信息采集、交通视频监控和综合管理控制为一体的系统。
但影响该系统最关键的因素，便是对交通道路或公共场所的车辆进行智能、准确和实时的检测。
早在20世纪70年代，人们已经开始了对交通环境中车辆流量检测的研究，只是受当时条件的制约，研究的方法和技术手段都比较传统,并未出现大面积推广的应用成果出现。
随着往后相关技术的不断创新,在对原有的一些研究成果进行各种改良的基础上,出现了一些比较先进的检测技术,比如传感、红外线、超声波及视频图像等技术，尤其随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展，基于视频处理的机器视觉检测器逐渐显现出其巨大的性能优势和应用潜力，并逐渐成为车辆智能检测设备最理想的选择。
工业领域内的这种应用需求和技术推广，必然刺激和带动学术领域相关的研究热点。
目前学术界已经出现许多优秀的基于视频处理的目标检测算法,比如结构简单并且速度较快的Adaboost算法;模拟人脑神经认知、鲁棒性较强的神经网络算法;检测精度较高、泛化能力较强的支持向量机（SVM）和目前对检测形状复杂多样、变化较大的目标十分有效并被认为性能最好的通用目标检测算法LSVM等.与此同时，这些目标检测算法的推广应用必然需要配套成本较低、便携性强且性能高效的处理器平台和接口资源丰富、开发流程简易的软件框架，所以对软硬件平台的发展提出了更高的要求.可喜的是，近几年超大规模集成电路技术获得空前发展，嵌入式微控制器（Embedded Micro controller，MMC)相继出现，应运而生的嵌入式系统平台（Embedded SystemPlatform，ESP)，使得一些原先停留在理论研究层面的目标检测算法可以离开传统PC机，而高效的运行在嵌入式系统平台上.更值得一提的是,一些基于数字视频处理的软件结构和多核处理器平台的推出,为一些携带算法的嵌入式系统的设计和研究提供了快速、便捷的解决方案，也使一些经典目标检测算法的高实时性、功能多样性的实现很快变成现实。
基于视频序列的目标检测与跟踪的开题报告
基于视频序列的目标检测与跟踪的开题报告一、研究背景随着计算机视觉技术的不断发展和深度学习算法的普及，目标检测和跟踪成为了计算机视觉领域的重要研究方向。
目标检测是指在图像或视频序列中，自动检测出图像或视频中的所有目标，并对其进行定位和分类。
目标跟踪是指在视频序列中，对一个或多个目标进行跟踪，以实现目标的轨迹跟踪。
目标检测和跟踪的应用广泛，包括智能交通领域中的车辆和行人监测、智能安防领域中的人脸识别和行为分析、无人机领域中的目标跟随等。
在实际应用中，视频序列中存在很多干扰因素，例如光照变化、目标尺度变化、目标遮挡等等，这些因素都会对目标检测和跟踪的结果产生影响。
因此，如何提高目标检测和跟踪的鲁棒性和准确性是一个重要的研究课题。
二、研究内容本文拟研究基于视频序列的目标检测与跟踪方法，具体研究内容如下：1. 探究目标检测和跟踪的常用算法，包括传统算法和深度学习算法，并选择其中几种具有代表性的算法进行深入研究和分析。
2. 针对视频序列中存在的干扰因素，研究如何提高目标检测和跟踪的鲁棒性和准确性，包括对目标尺度的自适应调整、对目标的遮挡和漏检的处理等。
3. 设计和实现一个基于视频序列的目标检测和跟踪系统，通过实验对系统进行验证和评价，包括系统的检测和跟踪准确率、系统的实时性和鲁棒性等。
三、研究意义本文的研究意义在于：1. 提供一种基于视频序列的目标检测和跟踪方法，拓展了计算机视觉领域中的研究方向。
2. 提高目标检测和跟踪系统的鲁棒性和准确性，为实际应用提供更为精准和可靠的技术支持。
3. 为其他相关研究提供参考和借鉴，推动计算机视觉技术的发展和应用。
四、研究方法本文主要采用文献调研、算法分析、系统设计和验证实验等方法进行研究。
具体步骤如下：1. 进行文献调研，了解目标检测和跟踪的研究现状和发展趋势，收集和整理相关论文和资料。
2. 对比并分析目标检测和跟踪的常用算法，筛选出具有代表性和优劣比较明显的算法进行深入研究。
目标检测与跟踪
目标检测与跟踪目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在实现对图像或视频中目标的自动检测和跟踪。
目标检测是指在图像或视频中确定目标的位置、大小和类别等属性，而目标跟踪是指在连续帧中追踪目标的运动轨迹。
目标检测与跟踪技术在很多应用领域中起着重要的作用，例如视频监控、自动驾驶、机器人视觉等。
目标检测与跟踪的关键挑战之一是目标的多样性和复杂性。
目标可能以各种不同的形状、尺寸、角度和光照条件出现在图像或视频中，而且目标之间可能存在遮挡、变形和运动模糊等问题。
因此，目标检测与跟踪的技术需要具备较强的鲁棒性和准确性。
目前，目标检测与跟踪的研究主要集中在两个方面：特征提取和算法设计。
特征提取是指在图像或视频中提取具有区分能力的特征，用于区分目标和背景。
常用的特征包括颜色、纹理、形态等。
算法设计是指设计一种能够自动检测和跟踪目标的算法。
常用的算法包括背景建模、级联分类器、粒子滤波等。
目标检测与跟踪的方法主要可以分为两类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常通过手工选择和设计特征来实现目标检测和跟踪。
这些方法具有较好的可解释性和实时性，但是其性能受限于特征的选取和设计。
而基于深度学习的方法则通过深度神经网络学习图像或视频中的特征表示。
这些方法能够自动学习具有较强表示能力的特征，从而在目标检测和跟踪任务中取得了较好的性能。
目标检测与跟踪技术在实际应用中有很好的前景。
例如，在视频监控中，目标检测与跟踪可以用于自动检测异常行为和追踪可疑人物；在自动驾驶中，目标检测与跟踪可以用于检测和跟踪其他车辆和行人；在机器人视觉中，目标检测与跟踪可以用于识别和追踪移动目标等。
因此，目标检测与跟踪技术在提高安全性、降低人力成本和提升智能化水平方面具有很大的潜力。
综上所述，目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，其关键挑战在于目标的多样性和复杂性。
目前，基于特征和深度学习的方法是目标检测与跟踪的主要研究方向。
杂波目标跟踪实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着科技的发展，目标跟踪技术在军事、安防、交通监控等领域得到了广泛应用。
然而，在实际应用中，由于环境复杂，如海面、天空等存在大量杂波，给目标跟踪带来了极大的挑战。
本实验旨在研究并验证一种在杂波环境下进行目标跟踪的方法，以提高跟踪系统的性能和鲁棒性。
二、实验设备与软件1. 硬件设备：- 模拟杂波生成器- 视频采集卡- 目标跟踪系统平台2. 软件环境：- 操作系统：Windows 10- 编程语言：Python- 图像处理库：OpenCV- 目标跟踪算法：基于深度学习的目标检测与跟踪算法三、实验方法1. 数据准备：- 收集海面、天空等复杂场景下的视频数据，用于模拟实际环境中的杂波。
- 使用模拟杂波生成器对视频数据进行处理，增加杂波干扰。
2. 算法选择：- 采用基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、SSD等）进行目标检测。
- 采用基于深度学习的目标跟踪算法（如SORT、DeepSORT等）进行目标跟踪。
3. 实验步骤：- 对视频数据进行预处理，包括去噪、缩放等。
- 使用目标检测算法对预处理后的视频帧进行目标检测，得到目标的位置和类别。
- 使用目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，计算目标的位置变化。
- 分析跟踪结果，评估跟踪算法的性能。
四、实验结果与分析1. 目标检测结果：- 通过实验，验证了所选目标检测算法在杂波环境下的有效性。
- 在不同杂波强度下，检测算法均能准确检测到目标，证明了算法的鲁棒性。
2. 目标跟踪结果：- 在不同杂波强度下，目标跟踪算法均能稳定跟踪目标，证明了算法的鲁棒性。
- 随着杂波强度的增加，跟踪误差逐渐增大，但总体上仍能保持较好的跟踪效果。
3. 性能评估：- 使用跟踪精度（Tracking Precision）、跟踪成功率（Tracking Success Rate）等指标对跟踪算法进行评估。
- 实验结果表明，在杂波环境下，所采用的目标跟踪算法具有较高的跟踪精度和成功率。
目标跟踪动物实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在探究目标跟踪技术在动物实验中的应用，通过设计实验方案，对实验动物进行跟踪观察，验证目标跟踪技术在动物行为研究中的可行性和有效性。
二、实验材料与器材1. 实验动物：选取成年家兔2只，雌雄各1只。
2. 实验器材：高清摄像头、无人机、电脑、数据处理软件、实验场地（开阔的草地或森林）。
三、实验方法1. 实验场地布置：在实验场地选择一处开阔的区域，搭建摄像头，确保摄像头能够覆盖实验动物的行进路线。
2. 无人机飞行轨迹设计：根据实验场地情况，设计无人机飞行轨迹，确保在实验过程中能够实时跟踪实验动物。
3. 实验动物训练：对实验动物进行训练，使其能够在无人机飞行过程中保持稳定，便于跟踪。
4. 实验数据采集：启动无人机，开始飞行，同时开启摄像头，记录实验动物的实时影像。
5. 数据处理与分析：将采集到的实验数据导入数据处理软件，对实验动物的行进轨迹、行为特征进行分析。
四、实验结果与分析1. 实验动物行进轨迹分析：通过分析实验动物在实验场地内的行进轨迹，发现实验动物具有一定的活动规律，如早晨和傍晚活动较为频繁，中午时段活动相对较少。
2. 实验动物行为特征分析：通过观察实验动物的影像，发现实验动物在实验过程中表现出以下行为特征：（1）实验动物在无人机飞行过程中，能够保持稳定，便于跟踪。
（2）实验动物在活动过程中，具有一定的领地意识，会在特定区域内进行活动。
（3）实验动物在遇到外界干扰时，会表现出回避行为。
3. 目标跟踪效果评估：通过对实验数据的分析，发现目标跟踪技术在动物实验中具有以下优势：（1）实时跟踪：无人机飞行过程中，能够实时跟踪实验动物，确保实验数据的准确性。
（2）远程操作：实验操作人员可在远程控制无人机，降低实验风险。
（3）高效便捷：相较于传统的人工跟踪方法，目标跟踪技术能够提高实验效率。
五、实验结论1. 目标跟踪技术在动物实验中具有可行性和有效性，能够为动物行为研究提供有力支持。
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能监控系统在安全防范、交通管理、智能城市等领域的应用越来越广泛。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统的核心功能之一。
本文旨在探讨智能监控系统中运动目标的检测与跟踪技术的原理、应用及其未来发展趋势。
二、运动目标检测技术1. 技术原理运动目标检测是通过对视频流中像素或特征的变化进行检测，从而识别出运动目标的过程。
常用的检测方法包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。
背景减除法是通过将当前帧与背景模型进行差分，从而提取出运动目标；光流法则是通过计算图像中像素的光流变化来检测运动目标；帧间差分法则是通过比较相邻帧的差异来检测运动目标。
2. 应用领域运动目标检测技术在智能监控系统中有着广泛的应用。
例如，在安全防范领域，可以通过对监控视频进行实时分析，检测出异常行为或入侵事件；在交通管理领域，可以用于车辆检测、交通流量统计等；在智能城市建设中，可以用于城市监控、智能交通等场景。
三、运动目标跟踪技术1. 技术原理运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，通过一定的算法对目标进行持续跟踪。
常用的跟踪方法包括基于特征的方法、基于区域的方法和基于模型的方法等。
基于特征的方法是通过提取目标的特征信息进行跟踪；基于区域的方法是通过设定目标模板进行匹配跟踪；基于模型的方法则是通过建立目标的模型进行跟踪。
2. 跟踪算法的优化与改进为了提高跟踪的准确性和实时性，研究人员不断对跟踪算法进行优化和改进。
例如，通过引入深度学习技术，可以提高目标特征的提取和识别能力；通过优化算法的运算过程，可以提高跟踪的实时性；通过融合多种算法的优点，可以提高跟踪的鲁棒性。
四、运动目标检测与跟踪的应用1. 安全防范领域在安全防范领域，智能监控系统可以通过实时检测和跟踪运动目标，实现对异常行为的自动报警和记录。
例如，在银行、商场等场所安装智能监控系统，可以及时发现可疑人员的活动轨迹和异常行为，提高安全防范的效率。
目标跟踪实践报告(2篇)
第1篇一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪在视频监控、智能交通、人机交互等领域发挥着越来越重要的作用。
本文旨在通过实践，对目标跟踪技术进行深入研究和探讨，总结实践经验，为后续研究提供参考。
二、实践背景目标跟踪是指对视频序列中的特定物体进行连续的定位和跟踪。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在目标跟踪领域取得了显著的成果。
本文将介绍一种基于深度学习的目标跟踪算法，并通过实际案例进行验证。
三、目标跟踪算法介绍本文采用的目标跟踪算法是基于深度学习的Siamese网络。
Siamese网络是一种特殊的卷积神经网络，它通过训练两个相似的神经网络来学习目标特征，从而实现目标匹配和跟踪。
1. 网络结构Siamese网络主要由两个子网络组成：一个是特征提取网络，用于提取目标的特征；另一个是匹配网络，用于比较两个特征向量之间的相似度。
（1）特征提取网络：采用卷积神经网络（CNN）提取目标的特征。
具体来说，使用VGG16网络作为特征提取网络，它由13个卷积层和3个全连接层组成。
（2）匹配网络：采用全连接层比较两个特征向量之间的相似度。
具体来说，使用一个全连接层将两个特征向量拼接，然后通过softmax函数输出相似度。
2. 训练过程（1）数据预处理：将视频帧缩放到统一大小，并裁剪出目标区域。
（2）数据增强：对训练数据进行旋转、缩放、平移等操作，增加数据多样性。
（3）损失函数：采用对比损失函数，鼓励网络学习到相似的特征向量。
（4）优化器：使用Adam优化器进行参数优化。
四、实践过程1. 数据集准备收集了一个包含1000个视频序列的数据集，每个视频序列包含多个目标。
将数据集分为训练集、验证集和测试集。
2. 网络训练使用训练集对Siamese网络进行训练，同时使用验证集调整网络参数。
3. 网络测试使用测试集评估网络的跟踪性能。
五、实验结果与分析1. 实验结果（1）跟踪精度：在测试集上，Siamese网络的跟踪精度达到85%。
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基本步骤如下：
• 用高斯图像构造法构造图像金字塔； • 对金字塔顶层图像进行全局运动估计，求得运动参数； • 将顶层金字塔求得的参数集隐射到金字塔的中间层，并对
求特征 点并匹
配 前 一 帧
后 一 帧
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运动补 偿
求解全局运动 参数
补偿后的帧差图像
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实验结果与普通帧差法的比较
原序列
帧差法
特征匹配的方法
第
5 帧
第
50 帧
第
80 帧
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基于图像金字塔分解的全局运动估计
• 采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭
视频监控小组工作报告
报告人：蒋老师 09.11.17
报告内容
1 全局运动估计 2 马尔可夫随机场分割 3 运动目标分片跟踪 4 车辆检测与跟踪 5 图像超分辨率重建
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动态场景的运动检测
• 视频图像中的目标检测与跟踪，是计算机视觉的基础课题，
同时具有广泛的应用价值。
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分片跟踪
•为什么引入分片跟踪：
在目标跟踪领域，一个重要的难题就是目标的遮 挡问题，因为遮挡发生时目标可能部分或全部不可见。
第一帧
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帧差图像
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解决思路
• 要检测动态场景中的运动目标，关键在于对场景的
运动进行估计，通过估计出的运动参数补偿其运动， 最后使用帧差法得到运动目标。
前一帧图像 提取特征点 后一帧图像 提取特征点
运动补偿
帧差法
特征点匹配
最小二乘求 运动参数
运动目标
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• Gibbs分布可定义成如下公式：
p(z) 1
U ( zw)
e T (z w)
Qw
图像上每一点的概率分布
U (z) Vc (z(x) | xC) c C
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• 对于一帧CIF图像，存在一系列的像素点 ，对于
该层行全局运动估计，求得相应的运动参数；
• 将金字塔中间层的参数集映射到金字塔的底层, 对该层进行
全局运动估计，求得该层的运动参数集,即最终求得的参数
集。
• 利用求得的最终参数集，对图像进行运动补偿，将运动补
偿后的图像与前一帧图像进行差值。
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下图给出了运动补偿与直接帧差的结果比较
• 依照目标与摄像头之间的关系：
静态场景 目标检测相对简单，研究渐趋成熟 动态场景 相对复杂，成为当前研究领域的热点
静态场景帧差的一个例子
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视频序列运动检测
• 对于动态场景，由于目标与摄像头之间存在复杂的
相对运动，运动检测富有挑战性。传统的帧差方法 已经不再适用，如何能对全局的运动进行估计和补 偿，成为问题的关键。
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• 另外，MRF参数 选取的好坏会直接影响到分
割结果，Smits等研究雷达图像分割时表明，马尔 可夫参数如果较大容易形成较长的边缘，较小容易
形成微边缘，而固定的马尔可夫参数则使目标的轮 廓模糊，对分割出的目标准确判断产生不利影响。
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• 因此，我们提出一种基于自适应权值的区域马尔可
夫随机场的分割方法，结合分水岭预分割算法，并
利用形态滤波对分割结果进行修正，较好地解决了 分割不准确，目标信息丢失的问题。
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基于MRF的运动目标分割
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
这些点存在一标记场和事先观察场 ，这样马尔可
夫随机场的运动目标分割的问题可以归结为在事先
观察场和其它一系列约束条件下，确定运动目标区 域和背景区域的二值标记问题。
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MRF运动目标分割结果一
（a）实验序列1
（b）固定阈值二值化
（c）高斯模型分割
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（d）自适应值 MRF分割
法，该方法直方图阈值法不需要先验信息，计算量 较小,但缺点是单独基于颜色分割得到的区域可能 是不完整的，而且没有利用局部空间信息，分割不 准确。
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马尔可夫随机场分割
• 目前基于马尔可夫随机场随机场（MRF）运动
目标分割的方法在图像分割领域影响越来越大，该 方法与传统方法和阈值法相比，由于基于MRF的 运动目标分割方法同时考虑了图像颜色信息和空间 关联信息，因此分割效果较好。
图1 Coastguard序列图像
图2 直接帧差和运动补偿后的差值图比较
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报告内容
1 全局运动估计 2 马尔可夫随机场分割 3 运动目标分片跟踪 4 车辆检测与跟踪 5 图像超分辨率重建
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目标分割的意义与现状
• 运动目标的准确分割，对于获取目标的特征信
息非常重要，直接影响到进一步的运动目标跟踪的 处理，传统的运动目标分割的算法主要有背景差分， 相邻帧间差分，光流场的方法，这些方法都有各自 的缺点和不足，不能满足准确分割运动目标的要求。
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• Ohlander等提出了一种多维直方图阈值化分割方
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MRF运动目标分割结果二
（a）实验序列2
（b）固定阈值二值化
（c）高斯模型分割
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（d）自适应值 MRF分割
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报告内容
1 全局运动估计 2 马尔可夫随机场分割 3 运动目标分片跟踪 4 车辆检测与跟踪 5 图像超分辨率重建