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该文提出了一种综合Mean Shift算法和灰度模板匹配的主动跟踪算法。该算法利用灰度模板匹配与运动目标在图像的位置无关的特点,在视角和焦距发生变化后用灰度模板进行穷尽搜索,再用匹配结果更新Mean Shift搜索窗口,解决了Mean Shift算法要已知目标区域才能正确跟踪的问题。该算法能在视角和焦距发生变化的情况下能正确的跟踪运动目标并能使被跟踪的运动目标始终保持在图像的中心区域。实验表明,该算法具有较好的可行性。 相似文献
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特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的. 相似文献
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基于传统的目标跟踪方法,在图像检索过程中采用了自适应模板匹配方法,提高了目标跟踪的速度和可靠性,使目标跟踪的准确程度和算法的效率有了显著的提高,并给出了使用自适应模板匹配方法跟踪的试验仿真结果。 相似文献
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目标跟踪是实现人机交互的重要一环,二维激光雷达探测范围广、精度高,广泛应用于目标跟踪,但是由于缺失语义信息,难以区分外观近似的物体.针对这一问题,提出一种基于激光与UWB序列匹配的目标跟踪方法,使用最近邻算法关联激光聚类,构建物体轨迹,并基于改进的高斯相似度计算物体的激光轨迹与UWB测距序列的相似度,根据相似度大小实现目标的匹配定位.此外,针对目标被遮挡的情况设计重跟踪算法,利用UWB测距信息、目标丢失位置和目标特征模型在环境中搜索被遮挡的目标.利用TurtleBot2机器人平台,在10mtimes10m的室内环境中进行实验验证.实验结果表明,所提出方法能够以8cm的精度稳定地跟踪携带UWB节点的目标. 相似文献
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基于模板匹配的目标跟踪应用中,常见的一个问题是相似性度量值受噪声影响较大.为解决这个问题,提出了一种新的相似度量方法.通过采用距离加权、模板更新以及局部匹配的方法,提高了在不同光照条件及变形情况下跟踪算法的鲁棒性.对原算法和改进算法进行了对比实验,结果表明改进后的算法在存在严重遮挡的情况下,仍能准确地跟踪到运动目标.将mean-shift跟踪、基于子空间分解的粒子滤波跟踪及基于改进的模板匹配跟踪进行了比较,实验结果表明改进后的算法实现简单,跟踪性能与其他两种跟踪算法相近. 相似文献
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由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。 相似文献
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在已有的目标跟踪方法基础上,对基本模板匹配算法进行改进,提高了目标跟踪的速度和可靠性,目标跟踪的准确程度和算法的效率有显著的提高.给出了使用自适应模板匹配方法跟踪的试验仿真结果. 相似文献
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陈芳灵 《电脑编程技巧与维护》2012,(8):97-98,128
采用Harris算子提取图像角点,将角点进行NCC运算后求得粗匹配对数,使用Ransac匹配算法进行精匹配。考虑到角点匹配过程中误匹配情况的存在,改进了基于角点匹配的目标跟踪方法,采用计算角点偏移均方差的方法,剔除偏移量较大的点,取匹配效果较好的前几个匹配角点来计算当前窗口的移动位置。 相似文献
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在目标跟踪过程中,由于存在目标姿态变化和背景干扰,在跟踪过程中必须要对模板进行必要的修正,应该在获取目标模板后有一个可靠的模板更新策略.本文探讨了奇异值分解及其在图像匹配和目标跟踪中的应用,定义了一种近似奇异值向量并提出了一种基于图像奇异值特征向量数据特点的跟踪策略并作了大量试验,试验结果表明所提出的图像匹配方法和目标跟踪策略的有效性. 相似文献
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卡尔曼预测器在目标相关跟踪中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,相关跟踪算法是常用的一种算法.但问题是传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为解决这个问题,该文提出一种基于卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,从而使目标相关跟踪更具主动性.实验中用传统算法和本文提出的算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而该文算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少.因此该文算法能够较好地克服传统相关算法中存在的计算量大和易受遮挡干扰的缺点. 相似文献
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