基于加权空间直方图的均值漂移目标跟踪

目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差。为了减少背景像素对跟踪造成的定位偏差,首先通过目标区域像素和目标区域周围背景像素的颜色直方图定义了一个加权系数,然后将该加权系数引入到空间直方图的计算中,提出了一种基于加权空间直方图的均值漂移(MS)目标跟踪算法。在此基础上,给出了一种模型更新方法。仿真实验表明,该算法具有很好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。     

自适应的均值漂移分割算法

针对传统均值漂移算法在图像分割时参数确定耗时,工程量大,分割效果不明显的问题,本文根据在图像处理中对图像分割前期准备工作高效、准确的要求,结合图像的直方图,提出一种自适应的均值漂移分割算法.算法首先利用图像的直方图估计出图像的概率密度.对每个像素点根据其周围特征以及概率分布计算它的带宽值.实验结果表明,改进算法很好的解决了固定带宽均值漂移算法在确定带宽时效率低,分割效果差的问题.自适应的均值漂移分割算法可以有很好的分割结果.     

基于均值漂移的视频目标跟踪改进算法

改进算法通过计算跟踪窗口颜色直方图的质心来自适应的调整跟踪窗口的尺寸,通过比较跟踪结果和目标的差值确定遮挡情况,并启用粒子滤波算法在整幅图像内搜索目标解决目标的遮挡问题,这种改进算法克服了均值滤波算法不能适应目标尺寸变化和不能解决遮挡问题的缺点.实验证明改进算法具有很强的鲁棒性.     

基于Contourlet直方图的目标跟踪算法

提出一种基于Contourlet直方图的目标跟踪算法。对图像先进行Contourlet变换,并利用变换后的Contourlet系数建立Contourlet直方图,将其作为meanshift算法的迭代参数来实现目标跟踪。实验结果表明,本算法具有较好的鲁棒性,能够在遮挡、小目标等情况下实现快速准确的跟踪。     

二维联合特征模型的自适应均值漂移目标跟踪

为了提高自适应均值漂移(CamShift)跟踪方法的跟 踪性能,提出了一种利用色度-微分二维联合特征建立目标模型的 改进CamShift跟踪方法。对每个像素8邻域的色度进行差分计算,最大差分值作为该像素的 微分值,用以 描述像素的相对位置信息和图像的细节信息;根据目标模型的色度-微分二维特征联合直方 图,利用反向投 影获得跟踪图像的色度-微分二维特征联合概率分布图,以减少单独特征建立模型时所产生 的冗余信息的干 扰;利用均值平移方法在跟踪窗内实现目标的定位。对目标尺寸的过大更新加以限制,防止 过多背景信息 干扰目标识别的准确性。仿真实验结果表明,本文方法跟踪性能稳定,当目标与背景相似, 或者背景中出现 与目标相似的干扰区域时,都能实现目标的有效跟踪,提高了CamShift跟踪方法的适 用性,单帧图 像的处理时间小于30ms,满足跟踪系统实时性的设计要求。     

多特征自适应均值漂移算法的目标跟踪

针对传统均值漂移(mean-shift)算法存在 对目标 特征描述不完整、目标模型不能动态更新、无法解决目标遮挡 等问题, 本文提出多特征自适应均值漂 移算法的目标跟 踪。首先利用人体躯干侧影改进模型核函数,采用目标颜色特征与纹理特征建立目 标直方图模型,提高算法对目标描 述能力;提出选择性模型更新策略,自适应地调整目标模型,改善了传统整体更新策略由于 过度更新导致的跟踪发散;最后 利用扩展卡尔曼滤波 (EKF,extend Kalman filter) 提取目标运动特征确定目标位置。与传统算法相比,本文所提算法能在背景 干扰条件下准确跟踪目标;同时, 图像处理平均速度 达140frame/s ,满足实时性要求。实验结果表明,本文算法可以实时准确地 跟踪目标,对环境干扰、目标遮挡具有鲁棒性。     

基于均值漂移的视觉运动目标跟踪方法

视觉运动目标跟踪在军事与民用领域都有广阔的应用前景,由于实际环境的复杂性与运动目标的易变性,视觉运动目标跟踪具有很大的挑战。采用基于颜色分布的核函数直方图,实现了基于均值漂移的跟踪算法,仿真实验表明了这种方法的有效性。     

基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究

针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪。最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验。实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。     

融合颜色直方图及SIFT特征的自适应分块目标跟踪方法

针对目标跟踪过程中目标颜色相近、尺度变化及遮挡等问题,该文提出一种自适应分块并融合颜色直方图及SIFT特征的目标跟踪方法。自适应分块采用目标颜色投影和成像角度作为分块标准,使各子块具有一定相异性并保证分块数目;各子块使用颜色直方图和SIFT特征描述,通过计算SIFT特征点的尺度变化自适应地改变跟踪窗口尺度;在跟踪过程中对子块的权重及相应模板及时更新,当目标表观变化较大时重新对模板自适应分块。实验表明,该方法能准确有效地跟踪目标,并在颜色相近目标跟踪、尺度自适应及遮挡处理等方面具有较好效果。     

粒子滤波和均值漂移相结合目标跟踪算法

采用粒子滤波算法解决运动目标跟踪中非线性非高斯问题。将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的采样阶段中,通过将每个粒子聚集到所在区域的局部极值,提高了采样粒子的使用效率。当发生目标遮挡时采用改进的粒子滤波算法,当无遮挡时采用均值漂移算法以提高速度。实验结果表明,该方法较传统单一算法具有较强的实时性和鲁棒性,能够有效实现在遮挡场景下的目标跟踪。     

基于块的Mean-shift跟踪算法

针对传统Mean-shift跟踪算法在目标发生遮挡和形态变化时跟踪性能下降的缺点,提出了一种基于块的Mean-shift跟踪算法,该算法主要特点有：(1)将跟踪目标平均分块,每小块独立进行传统Mean-shift跟踪,利用小块跟踪未被遮挡的目标部分;(2)跟踪检测器检测目标小块跟踪的有效性,筛选出无效跟踪的目标小块,解决了目标分块造成跟踪性能下降的问题;(3)归一化互相关检测器和邻域一致检测增加了对目标空间信息的检测,弥补了Mean-shift算法的局限性,增加了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法在目标发生遮挡和形态变化时仍然可以有效的实现跟踪。     

Moving Target Tracking Based on LogGabor Wavelet and Mean-shift Algorithm

Tracking moving target from image or video sequence is a hot research topic in computer vision.An algorithm based on LogGabor wavelet and Mean-shift has been proposed for moving target tracking under fixed camera setting and complicated environment.Phase coherency of LogGabor wavelet facilitates to extract the edge of moving target and check noise.According to the edge detection,the starting location of Mean-shift can be estimated using the target center coordinate.Eventually,a real-time moving target can be extracted by doing iterative matching pursuit,and experimental results proved the effectiveness of the method proposed.     

一种改进的Mean-shift运动目标跟踪算法

针对传统的Mean-shift运动目标跟踪算法中目标与背景颜色相近时,算法稳健性下降,且在高速运动目标跟踪应用中,如果目标下一位置超过Mean-shift适用的邻域范围时,算法失效的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法.该算法融合了LBP(局部二值模式)纹理特征,建立色彩-纹理联合直方图用于搜索跟踪;同时该算法引入了卡尔曼滤波预测机制,提前对目标的位置进行预测,将搜索范围收敛到特定的区域内,以保证Mean-shift算法的有效性.实验结果表明该算法相对传统的Mean-shift跟踪算法,效果有明显改进.     

基于颜色属性直方图的尺度目标跟踪算法研究

利用目标颜色信息的跟踪算法,容易受到环境光照、尺度变化、相似背景等因素的干扰,导致跟踪任务失败。为了克服以上问题,该文提出一种基于颜色属性空间的鲁棒尺度目标跟踪算法。该算法首先将原始的RGB颜色空间映射到颜色属性(Color Names, CN)空间,减少目标颜色在跟踪过程中受环境变化影响。然后采用一种背景加权约束的颜色属性直方图,来抑制相似背景的干扰。最后,为了解决目标尺度变化带来的影响,先用梯度上升法粗略估计尺度,再用约束项精确求解尺度,并利用反向一致性检验,进一步提高尺度估计的准确性。该文选取了5段典型视频进行实验,并与相关算法进行比较。结果表明所提算法能够消除环境光照、阴影、相似背景和尺度变化等因素所带来的影响,在中心位置误差和跟踪成功率性能指标上,优于其它算法。     

曲线模型的半自适应交互多模型跟踪方法

在应用交互多模型(IMM)算法进行目标跟踪时,用较小模型集,覆盖不同目标的运动特性、机动水平,同时减小计算复杂度,是很有意义和对工程实现很有必要的研究课题.文章的主要工作是通过对曲线模型的IMM算法研究,建立了角速度估计模型,并将其扩维到状态方程中,使得法向加速度可自适应调整,从而将模型集缩小到只与切向加速度相关的M个曲线模型.这一方面减小了计算量,另一方面扩大了算法的适用范围,仿真试验进一步说明了该结论.     

基于幂函数的加权自适应直方图均衡

介绍了直方图均衡（HE）和自适应直方图均衡（AHE）对比度增强方法，进而提出了一种基于幂函数形式的加权自适应直方图均衡（WAHE）法，并给出其滑动窗口权矩阵生成方式及直方图分布计算方法，最后给出了数字X光胸腔图像的处理结果。     

基于Snake模型的波门自适应跟踪算法

介绍了波门跟踪的原理以及波门自适应性的需求, 结合主动轮廓模型中的GVF Snake模型和自适应分析质心跟踪算法, 提出了基于Snake模型的波门自适应跟踪算法, 根据Snake模型的收敛轮廓来确定波门位置和大小, 由波门内背景像素点所占的比例来决定是否更新波门。通过实验仿真, 该算法能够自适应地改变波门的大小, 很好地跟踪目标。     

模型转移概率自适应的交互式多模型跟踪算法

该文利用量测中所包含的当前模式信息,实现了马尔可夫转移概率的实时估计,并将估计结果用于交互式多模型跟踪算法(IMM)的设计中,构造出参数自适应的交互多模型跟踪算法(PAIMM),有效降低了人为因素的影响。通过一个跟踪机动目标的仿真实例,说明PAIMM算法的有效性。     

增强抗背景干扰能力的均值移动目标跟踪算法

根据目标和背景颜色直方图的特点,针对异色背景干扰和近色背景干扰,提出了一种改进直方图映射和均值移动结合的目标跟踪算法,通过目标主分量提取和干扰分量鉴别,有效地剔除了背景干扰成分,提高了抗背景干扰能力;均值移动算法在生成灰度图中能快速准确定位目标位置.仿真实验结果证明,改进的直方图映射算法能有效地抑制背景干扰,甚至能抑制与目标色调相近的背景干扰,并验证了跟踪算法的实用性和有效性.