一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好.     

一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法

针对单纯的基于颜色的跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,本文提出一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法。颜色直方图是对目标的全局描述,而方向梯度直方图包含了一定的结构信息,二者可以互为补充,因此本文算法同时用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在粒子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新。实验表明,本文算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。     

基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法

在复杂场景下,传统的粒子滤波跟踪算法较难定位目标.针对此问题,提出了一种基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法.该算法首先在线、自适应地通过Fisher判别准则,从16个不同的颜色特征空间中选择最能区分目标及其邻近背景的1个最佳特征空间,然后在这个最佳特征空间中用基于统计直方图的粒子滤波算法跟踪目标.试验结果表明,该算法鲁棒性和准确性较好,在光照变化.目标自身发生形变和遮挡情况下能够准确地对目标进行跟踪.     

基于粒子滤波的交通标志牌自动跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的交通标志牌自动跟踪算法。首先对采集图像进行预处理来提高图像的对比度,接着利用颜色特征对交通标志牌进行检测并通过形状特征来对检测得到的交通标志牌候选区域进行筛选;然后在HSI颜色空间统计第一步得到的交通标志牌的颜色直方图特征信息,最后利用此特征采用粒子滤波算法实现对交通标志牌的跟踪。实验结果显示,对于分辨率为270*480的采集图像,粒子滤波算法每秒钟可以跟踪20帧,正确率达到了92%以上,表明该算法能实现对复杂背景下交通标志牌的自动跟踪。     

基于全局和局部信息的目标跟踪算法

图像序列中的运动目标在跟踪过程中容易受到复杂环境以及严重遮挡所影响。针对该问题,提出一种基于全局信息和局部信息的混合粒子滤波算法。新算法在传统粒子滤波的基础上引入了多子块纹理直方图,它包含了目标的局部空间信息,使得跟踪算法的鲁棒性有所提高;根据目标受遮挡的程度自适应调节全局和局部信息对目标定位的贡献,在一定程度上提高了算法的抗遮挡能力和适应能力,实验结果表明该算法在目标处于部分遮挡和严重遮挡时能够达到比较理想的跟踪效果。     

融合颜色和轮廓的粒子滤波人脸跟踪

实际人脸跟踪过程中,光照和姿态的变化、背景颜色干扰等因素都会极大地削弱颜色特征的有效性,从而造成跟踪的不稳定.针对该问题,本文提出了一种以颜色和轮廓分布为线索的粒子滤波人脸跟踪算法.该算法主要有三个方面的特点:第一,在粒子滤波基本框架下,引入新的用直方图描述人脸轮廓的方法,有效解决了光照、人脸旋转、部分遮挡问题对跟踪的影响,并且能及时有效地重新捕获由于大面积遮挡等原因而丢失的目标.同时采用实时调整每帧图像特征点个数,有效提高了跟踪效率.第二,针对背景干扰问题,提出了一种抑制相似背景颜色干扰的方法.第三,本文还提出实时更新模板的方法来提高跟踪的准确性.实验证明本文算法对人脸跟踪具有很好的效果.     

基于多特征CamShift优化的粒子滤波跟踪

提出了一种将粒子滤波和CamShift相结合的多特征视觉跟踪方法.通过CamShift对粒子的位置和尺度同时进行优化,使得跟踪窗口能随着目标尺度的大小变化相应调整.同时采用自适应方式将颜色信息和运动信息在CamShift优化的粒子滤波框架下有效结合起来.该方法使用CamShift对粒子传播进行优化,每个粒子都收敛到目标附近,粒子的有效性得到提高.实验结果表明,使用10个粒子的CamShiit优化的粒子滤波的跟踪误差小于100个粒子的传统粒子滤波的跟踪误差.并且由于多特征的使用,目标在受到背景相似物体干扰和场景光线发生显著变化等情况下仍能实现稳定的跟踪.用较少的粒子就能实现稳定的跟踪,减少了计算代价,提高了跟踪的鲁棒性.     

基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法

为了减小在目标跟踪过程中目标形变和复杂背景变化对跟踪效果的影响,提出一种基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法。首先,利用相关滤波算法提取到目标的方向梯度直方图HoG特征,利用颜色模板得到目标的颜色特征,计算两个模板的采样得分;其次,再将两者的特征信息用线性组合的形式进行特征信息融合确定目标位置,跟踪过程中,根据设定的阈值条件选择两个模板采样较大的得分再检测目标的位置;最后,输出所有帧目标位置的结果。与其他的算法进行比较,该算法在应对目标形变和背景杂波方面有较好的跟踪效果。     

基于序贯蒙特卡罗的多线索目标跟踪算法

颜色直方图对噪声和部分遮挡不敏感,当背景颜色与目标颜色相近时,会影响跟踪效果.本文提出一种有效的基于多线索融合的序贯蒙特卡罗图像序列跟踪方法,采用颜色直方图和边缘直方图与序贯蒙特卡罗算法结合起采进行视频跟踪.颜色直方图和边缘直方图一起构建目标观测似然函数.在序贯蒙特卡罗方法的框架下,采用观测模型函数获取图像序列中目标位置的后验概率分布.实验结果表明,结合图像颜色与边缘特征,在序贯蒙特卡罗的框架下可以取得更为有效和稳健的跟踪效果.     

A particle filter algorithm based on gray forecast

针对标准粒子滤波(SPF)算法在目标机动时跟踪滤波性能不高的问题,引入灰色预测理论,提出了一种基于灰色预测的粒子滤波(PFGF)算法,给出了算法的具体描述和运算流程.当预先建立的状态模型不再适用于目标的真实运动状态时,该方法具有良好的预估性能,减少了对事先假定目标状态模型的依赖性.与SPF方法进行了蒙特卡洛仿真比较分析,实验结果证明,PFGF算法在不增加计算复杂度的情况下,提高了跟踪精度,能够很好地克服粒子退化现象.     

一种灰度成像扩展目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏会导致易陷于局部相似,使跟踪点发生漂移。针对此问题,提出了基于目标成像空间域与特征域分布的改进直方图模式扩展目标跟踪算法。以基于像素位置和像素灰度值的直方图模式作为目标模式;相似度测量采用基于Bhattacharyya系数定义的距离;用均值偏移迭代进行匹配区域搜索;通过建立卡尔曼预测跟踪策略解决目标被遮挡时的跟踪问题。试验结果表明,采用该算法,跟踪点漂移由原来十几个像素的波动减少到仅偶有1个像素的抖动。     

A color image tracking method based on target characteristic hue decision

针对传统相关匹配算法在无效搜索点耗费大量时间的状况,提出一种基于目标特征色调粒度判决来对相关搜索区域进行优化的目标跟踪方法。通过对HSV彩色空间进行量化并降维,构造出以色调信息为主的一维特征空间,对目标进行边缘检测,在目标轮廓区域内构造目标特征色调粒度集合,该粒度集中的颗粒包含色调值、色调面积以及像素距离瞄准中心平均距离等属性。采用粒度计算方法,对该集合与各搜索分块的色调粒度集合进行相似度计算,通过得出的各搜索块置信度,排除对目标特征色调信息不敏感的无效搜索区域。试验证明,该方法可以在保证精度的同时提高常规匹配算法的实时性能。     

基于帧间差分和运动估计的Camshift目标跟踪算法

针对Camshift算法无法适应目标的高速运动、复杂背景和遮挡的局限性,本文提出结合帧间差分法和运动估计对Camshift算法进行改进.首先在颜色概率分布图计算中通过帧间差分法加入目标运动信息,实现自动初始化跟踪并排除与目标相似背景颜色的干扰.之后在搜索窗传递过程中预测目标的位置,根据跟踪状态对搜索窗进行调整,以实现对高速运动目标的跟踪.实验表明新算法在目标高速运动、遮挡、和同色干扰情况下,仍能进行有效跟踪.     

基于多信息融合的运动目标跟踪方法

针对复杂环境下多运动目标跟踪的高冲突信息组合问题,在DSmT的理论框架下,提出了一种将局部冲突在局部进行分配的改进证据合并方法来研究多运动目标的跟踪问题.该方法通过深入分析冲突及其相关因素之间的关系,将目标的位置信息与颜色信息进行融合建立起多信息合并的运动目标跟踪模型.仿真实验结果表明:采用该方法可实现互遮挡条件下的多...     

基于结构相似度的彩色图像质量评价算法

目的研究在Matlab中度量彩色图像之间结构相似度的评价算法,用以评估彩色图像的质量。方法以灰度图像的结构相似度评价模型(SSIM)为基础,在Matlab中将以RGB色空间存储的彩色图像转换到亮度信息和色彩信息分别度量的YUV色彩空间中,设计算法度量彩色图像之间的亮度比较值、对比度比较值和结构比较值,综合三部分后可得彩色图像之间的结构相似度。结果实验结果表明,利用彩色结构相似度算法可以计算彩色图像与参考图像之间的相似度数值,用作质量评价,且其评价结果与人类视觉感知评价(即主观评价)结果保持一致。结论该方法可作为一种新型的彩色图像质量评价准则。     

一种新的基于颜色统计特征的判别跟踪方法

针对目前目标跟踪的大部分判别算法注重跟踪效率而没有考虑尺度变化这一问题,提出了一个简单而鲁棒的基于颜色统计特征的判别跟踪方法。这种新的颜色统计特征具有一定的光照不变性,同时保持较强的判别能力。建立了跟踪过程的仿射运动模型,利用优化参数来解决尺寸及角度变化等问题。此外,为了进一步提高跟踪速度,采用低维的颜色统计特征描述目标外观,利用颜色统计特征训练贝叶斯分类器,将置信值最大的样本作为跟踪结果,并在线更新分类器。与现有跟踪器的大量综合性的对比实验表明,该判别跟踪方法在不同挑战因素下均有明显优势。