基于Mean Shift算法和灰度模板匹配的运动目标主动跟踪

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。     

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

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.     

基于模板匹配的自适应目标跟踪算法的实现

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。     

基于激光与UWB序列匹配的目标跟踪

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.     

基于多特征分层匹配算法的颗粒目标跟踪

在大量的相似小颗粒物体聚集图像中,目标颗粒与环境颗粒难以区分.针时这个问题,本文采用颗粒本身的灰度值与不变矩作为颗粒的特征,实现颗粒目标在平移、旋转和对比度发生变换时的准确匹配.采用规则预测的方法缩小匹配搜索范围.实验结果表明本文提出的颗粒目标跟踪算法可获得令人满意的跟踪效果.     

基于改进模板匹配的目标跟踪算法

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.     

基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

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。     

一种基于自适应的目标跟踪算法的实现

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.     

图像相关匹配算法研究与红外目标跟踪应用

研究红外目标跟踪问题,针对目标的准确定位,图像相关匹配技术是目标跟踪中最基本的方法.当前红外成像导引头要求实时跟踪,但是在目标跟踪的末端,匹配点漂移和滑动将直接影响目标跟踪的精度.为提高定位精度和实时性,提出了一种新的实时跟踪算法.算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用边缘检测算法获得边缘点集,使用自适应阈值的SSDA算法进行边缘点集的匹配,实现实时目标跟踪仿真.实验结果表明,算法很好地解决了红外目标跟踪精度问题,并满足实时性和跟踪稳定性要求.     

基于Harris角点匹配的目标跟踪

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。     

粒子滤波器在图像序列目标跟踪中的应用

粒子滤波器是一种根据带有噪声的观测数据序列估计未知运动状态的技术,它主要用于非线性、非高斯的信号处理系统,它由状态转换模型和观测模型两个部分构成,其基本思想是用一组带权的粒子来表示随机变量的后验概率分布。该文中以图像序列运动目标的位置为未知运动状态变量,相邻两帧图像经过全局运动补偿后的差图像为观测数据,针对室内环境单个步行者的情况,提出了一种简单有效的基于运动检测的状态转换模型和观测模型。实验结果表明,该模型具有良好的跟踪性能。     

基于奇异值分解的图像匹配和目标跟踪研究

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．     

卡尔曼预测器在目标相关跟踪中的应用

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.     

基于Adaboost-CSHG的特定类目标跟踪识别

目标跟踪识别是计算机视觉领域的热点研究对象。首先采用基于Adaboost的目标检测算法,训练得到了特定类目标坦克模型的级联分类器,对图像中的坦克目标完成了 “粗检测”;通过构建类属超图(CSHG)模型,采取Adaboost与CSHG相结合的方式,有效滤除了大量虚警,实现了对坦克目标的“精检测”,同时完成了对目标的跟踪;最后利用基于类属超图的目标识别原理对目标进行识别,实验结果表明该方法在简单背景和复杂背景图像条件下均具有可行性。     

基于贝叶斯推理的目标跟踪

该文描述了基于贝叶斯推理的目标跟踪算法,可应用于非线性、非高斯系统中。介绍了贝叶斯跟踪基本概念。讨论了单目标跟踪算法及在不考虑数据关联、考虑数据关联两种情况下的多目标跟踪算法。给出了每种跟踪算法应满足的假设条件及其递归方程。最后,简要介绍了在工程中应用的具体算法。     

基于多关联模板匹配的火箭目标跟踪算法

针对火箭目标在复杂场景的跟踪问题,提出一种基于多关联模板匹配的模板匹配策略,通过仿射变换从上帧最优模板中产生多关联模板以自适应火箭目标的大小和姿态改变,提高算法的匹配精度。采用Kalman滤波器对火箭飞行进行轨迹预测。多个火箭飞行录像跟踪实验表明,该算法具有很好的匹配精度与实时性,对火箭目标的状态、大小变化与云层遮挡现象具有较好的鲁棒性。