基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪*

为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数目的高斯混合背景模型,通过背景减除获取前景图像;利用目标相邻帧的连续性分割运动目标;在此基础上将传统的颜色直方图模型进行改进,提高目标颜色分布的可信度,进而根据目标的位置、大小和颜色构造运动目标全局匹配相似度函数,实时完成运动目标检测与跟踪。利用大量的监控视频数据进行验证,结果表明,与传统的检测跟踪算法相比,该算法减少了计算量,提高了复杂背景情况下运动目标检测与跟踪的可靠性。     

动态场景图像序列中运动目标检测新方法

在动态场景图像序列中检测运动目标时,如何消除因摄影机运动带来的图像帧间全局运动的影响,以便分割图像中的静止背景和运动物体,是一个必须解决的难题。针对复杂背景下动态场景图像序列的特性,给出了一种新的基于场景图像参考点3D位置恢复的图像背景判别方法和运动目标检测方法。首先,介绍了图像序列的层次化运动模型以及基于它的运动分割方法;然后,利用估计出的投影矩阵计算序列图像中各运动层的参考点3D位置,根据同一景物在不同帧中参考点3D位置恢复值的变化特性,来判别静止背景对应的运动层和运动目标对应的运动层,从而分割出图像中的静止背景和运动目标;最后,给出了动态场景图像序列中运动目标检测的详细算法。实验结果表明,新算法较好地解决了在具有多组帧间全局运动参数的动态场景序列图像中检测运动目标的问题,较大地提高了运动目标跟踪算法的有效性和鲁棒性。     

动态阈值的Vibe运动目标检测

Vibe算法是一种高效的像素级背景建模算法,但是它同混合高斯模型一样,不能适应光线突变的问题,在对Vibe算法的基础上提出了一种在静态场景下对光照变化鲁棒的运动目标检测方法。该方法首先利用Vibe模型建立背景样本集,并利用Vibe模型对判别为背景的像素对背景帧进行更新。其次视频当前图像帧与背景帧差分,并采用Otsu算法计算图像的分割阈值来检测运动目标。实验结果表明,改进的方法能够很好地消除由于环境光照变化引起的“曝光”现象,提高了运动目标检测的精确度,并且改进的算法对室内场景下的阴影也有较好的抑制作用。     

融合显著性与运动信息的相关滤波跟踪算法

主流的目标跟踪算法以矩形模板的形式建立被跟踪物体的视觉表征, 无法有效区分目标与背景像素, 在背景复杂、目标非刚体形变、复杂运动等挑战性因素影响下容易出现模型偏移的问题, 导致跟踪失败. 与此同时, 像素级的显著性信息与运动先验信息作为人类视觉系统有效区分目标与背景、识别运动物体的重要信号, 并没有在主流目标跟踪算法中得到有效的集成利用. 针对上述问题, 提出目标的像素级概率性表征模型, 并且建立与之对应的像素级目标概率推断方法, 能够有效利用像素级的显著性与运动观测信息, 实现与主流的相关滤波跟踪算法的融合; 提出基于显著性的观测模型, 通过背景先验与提出的背景距离模型, 能够在背景复杂的情况下得到高辨识度的像素级图像观测; 利用目标与相机运动的连续性来计算目标和背景的运动模式, 并以此为基础建立基于运动估计的图像观测模型. 实验结果表明, 提出的目标表征模型与融合方法能够有效集成上述像素级图像观测信息, 提出的跟踪方法总体跟踪精度优于多种当下最先进的跟踪器, 对跟踪场景中的背景复杂、目标形变、平面内旋转等挑战性因素具有更好的鲁棒性.     

一种用于智能监控的目标检测和跟踪方法

在对现有目标检测、跟踪算法进行分析对比的基础上,设计并实现了一种简单有效的目标检测和跟踪方案。首先提出了一种基于像素灰度归类和单模态高斯模型的背景重构算法,能够利用多帧包含前景目标的场景图像重构准确的背景模型。进而以此为基础采用背景减法进行各帧中目标的检测,并选取形心作为匹配特征实现了场景中多个目标的有效跟踪。实验表明,该方法实现简单,无须事先提供背景图像即可实现目标的准确检测和跟踪,其性能明显优于传统基于时间平均背景模型的方法。     

多模型协作的分块目标跟踪

为解决复杂场景下,基于整体表观模型的目标跟踪算法容易丢失目标的问题,提出一种多模型协作的分块目标跟踪算法.融合基于局部敏感直方图的产生式模型和基于超像素分割的判别式模型构建目标表观模型,提取局部敏感直方图的亮度不变特征来抵制光照变化的影响;引入目标模型的自适应分块划分策略以解决局部敏感直方图算法缺少有效遮挡处理机制的问题,提高目标的抗遮挡性;通过相对熵和均值聚类度量子块的局部差异置信度和目标背景置信度,建立双权值约束机制和子块异步更新策略,在粒子滤波框架下,选择置信度高的子块定位目标.实验结果表明,本文方法在复杂场景下具有良好的跟踪精度和稳定性.     

基于CamShift的目标跟踪算法

CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标.     

复杂场景下灰度图像的运动目标跟踪

提出了一种对复杂场景下灰度图像序列中运动目标分割和跟踪的新方法:首先,利用光流法分割出运动目标;然后,以mean shift算法为核心跟踪感兴趣的目标.跟踪过程中以目标灰度直方图为特征进行帧与帧之间的目标匹配,其匹配的相似度以Bhattacharyya系数来测量.算法中利用Kalman滤波器对运动目标在图像中的位置进行预测,不仅可以有效解决目标的暂时遮挡问题,而且可以缩小模式匹配的搜索范围,提高处理速度.实验结果和对实验相关数据的分析验证了该跟踪算法的有效性和实时性.     

基于随机选择和竞争合作更新策略的变化检测

针对复杂场景中背景更新这一难题,提出一种背景更新适应性较强的变化检测算法。利用建模样本的无记忆性进行随机更新得到初步更新后的背景模型,采用模型像素间竞争的方式选取邻域更新位置,通过当前帧图像像素间合作的方式得到加权更新值。仿真实验结果表明,所提更新策略能够在有效处理复杂场景的同时保证检测结果的准确率。五类复杂背景图像序列的仿真结果也验证了该算法具有综合性能的优势。     

改进的Camshift跟踪算法研究

Camshift是使用颜色直方图作为特征的一种跟踪算法。它利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,定位出当前图像中目标的中心位置。从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。实验结果表明,改进的Camshift有效地克服了Cam-shift算法自身的缺陷,即使在图像背景复杂且不规则的情形下,仍然能有效的跟踪到目标。     

基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法

针对视频机动目标跟踪过程中前后两视频帧间目标移动距离过大导致目标丢失问题,提出一种基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法.首先,提取当前帧目标区域灰度以及颜色特征,并分别对灰度特征和颜色特征进行梯度及颜色直方图运算,得到FHOG特征向量和颜色直方图;然后根据颜色直方图引入粒子滤波对下一帧图像中目标位置进行一步预测;进而,...     

Novel target segmentation and tracking based on fuzzy membership distribution for vision-based target tracking system

One of the basic processes of a vision-based target tracking system is the detection process that separates an object from the background in a given image. A novel target detection technique for suppression of the background clutter is presented that uses a predicted point that is estimated from a tracking filter. For every pixel, the three-dimensional feature that is composed of the x-position, the y-position and the gray level of its position is used for evaluating the membership value that describes the probability of whether the pixel belongs to the target or to the background. These membership values are transformed into the membership level histogram. We suggest an asymmetric Laplacian model for the membership distribution of the background pixel and determine the optimal membership value for detecting the target region using the likelihood criterion. The proposed technique is applied to several infra-red image sequences and CCD image sequences to test segmentation and tracking. The feasibility of the proposed method is verified through comparison of the experimental results with the other techniques.     

基于直方图主成分变化检测的跟踪算法

序列图像中运动目标尺度在发生变化时,难以被精确跟踪。为此,提出一种基于目标直方图主成分变化检测的跟踪算法。综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性2个因素,建立比值关系进行量化分析,选取能够最大程度区分前景目标和背景的特征,并将区分度作为权值确定直方图中所选特征的区间数。通过分析目标直方图中主成分特征分量所占的总像素数,确定目标尺度变化情况。定义一种新的带宽计算准则,自适应调整跟踪窗大小。实验结果表明,该算法能够准确地对目标尺度变化进行检测。     

Detecting and tracking dim small targets in infrared image sequences under complex backgrounds

This paper presents a unified framework for automatically detecting and tracking dim small targets in infrared (IR) image sequence under complex backgrounds. Firstly, the variance weighted information entropy (variance WIE) followed by a region growing technique is introduced to segment the candidate targets in a single-frame IR image after background suppression. Then the pipeline filter is used to verify the real targets. The position and the size of the detected target are then obtained to initialize the tracking algorithm. Secondly, we adopt an improved local binary pattern (LBP) scheme to represent the target texture feature and propose a joint gray-texture histogram method for a more distinctive and effective target representation. Finally, target tracking is accomplished by using the mean shift algorithm. Experimental results indicate that the proposed method can effectively detect the dim small targets under complex backgrounds and has better tracking performance compared with the gray histogram based tracking methods such as the mean shift and the particle filtering.     

划分交互式箱粒子概率假设密度滤波法

针对现有的多机动目标追踪问题,将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)思想与箱粒子概率假设密度滤波器(box probability hypothesis density filter,Box-PHD)相结合,并针对箱粒子在区间密集杂波等复杂环境下箱体偏大,所导致的箱粒子冗余和目标跟踪位置估计不精确等问题,引入箱粒子划分技术,提出一种划分交互式概率假设密度滤波(partitioned interacting multiple model probability hypothesis density filter,PIMM-Box-PHD)算法,来处理椭圆形多机动目标的跟踪问题。该算法首先在预测阶段针对多目标的机动问题引入IMM预测,利用多模型交互方法来解决目标运动时模型失配问题;其次,利用箱划分技术将预测得到的箱粒子划分为大小和权值相同的多个子箱,以提高目标位置估计精度;最后,利用Box-PHD滤波对划分后的小箱粒子集进行区间量测更新。利用实验验证了PIMM-Box-PHD算法在多机动目标跟踪方面的良好性能,以及相较于IMM-Box-PHD算法在目标位置估计方面的优势。     

基于机动目标模型的无人机视场跟踪仿真研究

为了跟踪地面机动目标,对无人机的视场进行了研究;分析了视场中目标位置的解算以及飞机、目标与视场的运动关系,并建立了三者的相对位置关系模型,推导出视场对目标进行跟踪的控制量;简要介绍了机动目标的"当前"统计模型及其自适应滤波算法,在该算法对目标跟踪的基础上,可以更准确地计算出视场校正控制量;对视场跟踪进行了仿真验证,利用飞行航迹和目标轨迹模拟,无人机盘旋跟踪地面运动目标,实时计算出偏差角控制量并调整视场;仿真结果表明,视场对机动目标的跟踪效果良好,算法稳定可靠.     

基于双特征的多模块目标跟踪算法

针对运动目标在受到严重遮挡时难以被精确跟踪的问题,提出一种融合颜色和LBP (local binary pattern)纹理特征的多模块跟踪算法.综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析,选取了能够最大程度区分前景目标和背景的颜色空间特征,并结合LBP纹理特征建立概率分布直方图.利用卡尔曼滤波器预测均值漂移算法的初始迭代位置.引入相似度因子来定义新的遮挡判决准则,自适应采用多模块模型进行跟踪.仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

AR预测模型的IMM跟踪算法

针对LOS/NLOS混合条件下对机动目标的鲁棒跟踪问题,提出一种基于AR预测模型的交互式多模型（Interacting Multiple Model,IMM）跟踪算法（ARIMM）。该算法利用AR预测模型对运动状态建模,针对LOS与NLOS条件下观测噪声的分布不同分别使用无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）和改进的无迹卡尔曼滤波器（Robust Unscented Kalman Filter,RUKF）,通过IMM方法估计出移动台的位置,利用该位置更新AR模型的参数,使AR模型与真实运动状态更加匹配,实现精确跟踪。仿真结果表明,在LOS/NLOS混合条件下,与传统的UKF和RUKF算法相比,该算法对机动目标跟踪的鲁棒性更好。     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。