基于帧差法和形态学处理的行驶车辆跟踪算法matlab仿真

最新推荐文章于 2024-04-21 15:16:13 发布

简简单单做算法

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分类专栏： MATLAB算法开发 # 视频语音文章标签： matlab 计算机视觉目标跟踪帧差法车辆跟踪

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文章介绍了应用于计算机视觉领域的车辆跟踪算法，该算法结合帧差法和形态学处理技术，通过检测视频帧差来识别运动目标，再用形态学操作优化目标检测，最后实现车辆跟踪和轨迹提取。在MATLAB2013b环境中运行，适用于不同场景的车辆跟踪任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.算法理论概述

车辆跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在交通监控、智能交通系统、自动驾驶等领域具有广泛的应用。本文介绍一种基于帧差法和形态学处理的车辆跟踪算法，通过对视频帧进行帧差法处理，检测出运动目标（车辆），然后利用形态学处理对目标进行形态学运算，实现车辆的跟踪和轨迹的提取。该算法具有较高的实时性和准确性，适用于不同场景的车辆跟踪任务。
该算法的主要步骤如下：

第一步：视频帧获取
从视频数据源获取连续的视频帧，作为输入数据。

第二步：帧差法处理
对相邻的两帧图像进行帧差法处理，得到运动目标图像。帧差法是一种简单有效的运动目标检测方法，它基于连续帧之间的像素变化来检测运动目标。具体步骤如下：

a) 将当前帧和上一帧图像进行灰度转换，得到灰度图像I(t)和I(t-1)。
b) 计算两帧图像之间的差异图像diff = |I(t) - I(t-1)|。
c) 对差异图像进行二值化处理，得到二值化图像BW，其中大于阈值的像素点标记为1，表示运动目标，其他像素点标记为0，表示背景。
第三步：形态学处理
利用形态学处理对二值化的运动目标图像进行处理，进一步优化目标的检测结果。形态学处理是基于图像形状的一组操作，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。具体步骤如下：

a) 对二值化图像进行膨胀操作，以填充运动目标的空洞和连接断裂的目标，得到膨胀后的图像Dilate。
b) 对膨胀后的图像进行腐蚀操作，去除小的噪声点，得到腐蚀后的图像Erode。
c) 对腐蚀后的图像进行闭运算，以填充运动目标的小孔，得到闭运算后的图像Close。
d) 对闭运算后的图像进行连通区域分析，提取出目标的轮廓和中心点。
第四步：车辆跟踪与轨迹提取
根据形态学处理得到的目标轮廓和中心点，进行目标的匹配和跟踪。根据目标的运动信息，可以实现车辆的跟踪和轨迹的提取。
帧差法处理
差异图像diff的计算公式为：diff = |I(t) - I(t-1)|

二值化处理
二值化图像BW的计算公式为：
BW(i,j) = 1, if diff(i,j) > 阈值
BW(i,j) = 0, if diff(i,j) ≤ 阈值

膨胀操作
膨胀后的图像Dilate的计算公式为：
Dilate(i,j) = max(BW(i-k:i+k, j-k:j+k)), 其中k为结构元素的大小

腐蚀操作
腐蚀后的图像Erode的计算公式为：
Erode(i,j) = min(BW(i-k:i+k, j-k:j+k)), 其中k为结构元素的大小

闭运算
闭运算后的图像Close的计算公式为：
Close = Erode ⊕ Dilate，其中⊕表示形态学闭运算操作

目标跟踪
目标的跟踪可以通过目标匹配算法实现，例如最邻近匹配算法或卡尔曼滤波算法。跟踪结果可以用目标的中心点坐标表示。

2.部分核心程序

..................................................................
%Step2：背景的提取
%Step2：背景的提取
%level越大，背景提取的越精确,通过序列平均法来求背景,所以对于背景的获取，
%我们采用的是前面车辆较少的视频
%在实际中，我们一般统计低峰期的平均值，所以这里我们使用01.AVI
[Obj2,frameNum_Original2] = get_AVI('avi\01.AVI');
[back_ground,back1] = get_background(Obj2,frameNum_Original2);


% Step3:视屏预处理
% Step3:视屏预处理
frameNum       = frameNum_Original;
pixel          = vedio_op(Obj,frameNum);
 
% Step4:汽车捕获
% Step4:汽车捕获
 [bw,L2,L3,bws,L,pixel2] = get_car(pixel,frameNum,back_ground);

%显示捕获后的汽车结果。
implay(pixel2);
 


% %车数目的计算，为了防止图像处理过程中的误差，一般我们选取图层中的合适位置进行统计车辆
% %一般选取离摄像头近的区域
% %检测车的数量
% %检测车的密度。测试总数量/测试总时间
% %计算每秒中通过车子数目。即车流密度。
% [num_car,num_p] = car_number(pixel,frameNum,L2);


%检测车的数量
rows         = size(L3,1); %240
cols         = size(L3,2); %320
Length       = size(L3,3);

area=0;
TotalPic=0;

for i =1:Length
TotalPic=car_information(bws(:,:,i),cols,rows,0.5);
      if isempty(TotalPic)==0
      area(1:length(TotalPic(4,:)),i)=TotalPic(4,:);
      end
end
num(1:size(area,2))=0;
for i = 1:size(area,2)
    for j = 1:size(area,1)
        if area(j,i)>100
        num(i) = num(i) + 1;
        else
        num(i) = num(i);
        end 
    end
end

areas =sort(area(:,i));
[Carnum,v]=max(num)
13_004m