基于遗传算法的图像跟踪技术研究.doc

摘要：当今社会中，随着人们对数字图像技术的不断深入研究，以及数字图像技术在社会各个领域中的广泛使用，导致数字图像的追踪技术成为其中一大热门。

本篇课题所研究的主要内容是为了用于道路摄像头对车辆的侦测的一种数字图像追踪研究，为其提供一种迅速，稳定的跟踪算法。因为要使得目标的跟踪过程更加稳定和可靠，就需要采用较高分辨率的图像去展现目标的细节，这样就会使得在追踪过程中因算法处理时间过长，而达不到现实对于实时性较高的要求。

通过研究与之关联的战略搜索跟踪以及遗传算法运行机制，建立了基于相关匹配算法的遗传算法跟踪模型，因为该设计方法需要使用非遍历搜索机制，促使机器能够快速将模版图像与实时图像相匹配，因而可以将算法的加工时间大大减少；使用此策略可以更新目标模板，实现快速、稳定跟踪。这种算法用以保持种群的多样性，通过采用均匀和随机并行的方式生成初始种群；而该过程中需要利用格雷码编码机制，它具有能够容易实现较差和变异等遗传的操作；为了使得拥有最佳适应度的群体最大化地遗传保留到下一代的群体里面去，其中选择算子所采用的是赌轮挑选策略和最佳位置保存策略相结合的选择策略。

关键词：遗传算法;图像匹配;图像跟踪;模板更新

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1　绪论-2

1.1　图像跟踪技术的研究状况-2

1.1.1　国外研究现状-2

1.1.2　国内研究现状-2

1.2　本文的主要工作-3

2　遗传算法理论-4

2.1　遗传算法的发展历史-4

2.2　遗传算法概述-4

2.2.1　遗传算法的基本概念-4

2.2.2　遗传算法的基本流程-5

2.3　染色体编码方法-7

2.3.1　二进制编码-7

2.3.2　格雷(Gray)编码-8

2.3.3　实数编码-8

2.4　适应度函数-8

2.5　遗传操作-9

2.5.1　选择算子-9

2.5.2　交叉算子-9

2.5.3　变异算子-10

3　图像预处理技术简介-13

3.1　数字图像的描述-13

3.2　图像的预处理-13

3.2.1　直方图均衡化-13

3.2.2　图像平滑-14

3.2.3　图像锐化-14

4　基于遗传算法的图像跟踪-16

4.1　相关匹配算法与模板更新策略-16

4.1.1　相关匹配算法-16

4.1.2　模板更新策略-17

4.2　遗传算法的实现-17

4.2.1　染色体编码-17

4.2.2　控制参数与终止准则-19

4.3　基于遗传算法的图像跟踪实现-19

4.4　实验结果-21

5　结论和展望-23

5.1　总结-23

5.2　未来工作展望-23

致谢-24

参考文献-25