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鉴于连续自适应均值漂移(Camshift)算法在光照变化,相似背景颜色干扰及目标遮挡时鲁棒性不高,易造成跟踪错误等问题,提出了一种联合多特征和最大类间方差法的视频运动目标跟踪算法。该算法将色度直方图、梯度方向直方图和LBP纹理特征进行巧妙的融合,构建了一种高效的联合直方图目标外观特征模型,并在Camshift算法中嵌入最大类间方差法,增强目标和背景的区分度。不同场景的视频跟踪结果表明,改进算法有效克服了传统Camshift算法应对光照变化、颜色干扰和目标遮挡的缺点,与同类算法相比,具有更高的准确度和鲁棒性。 相似文献
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针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。 相似文献
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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。 相似文献
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将梯度信息引入到Camshift算法之中,定义Camshift算法的梯度模型。依据运动目标和背景图像直方图的Bhattacharyya距离来动态决定梯度模型在查找算法中的决定权重,减小加入梯度后对算法时效性的影响;在Camshift算法求运动目标色调分量的过程中,改进由RGB空间到HSV空间转换计算的方法,减少反余弦和开方运算。在色调分量Hue基础上定义一种Hue分量,提高颜色空间之间的转换效率;在对目标跟踪框内颜色直方图进行计算时,以选取框重心位置为中心,距离中心越远的像素在颜色直方图中的比重越小.减小在选取运动物体初始位置时引入的背景噪声,提高跟踪算法的稳定性。实验证明:经过上述的改进,使得传统的Camshift算法在背景颜色与运动目标和有相似颜色物体对运动目标造成干扰的情况下的跟踪鲁棒性得到提高。 相似文献
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Camshift算法是对MeanShift算法的改进,它可以解决目标尺度缩放、持续跟踪等问题。但是当目标颜色与背景颜色接近或者目标遇到旋转问题时,Camshift算法容易失效。而SIFT算子对旋转、亮度变化保持不变性,对颜色相近也保持一定的稳定性,所以本文提出一种Camshift与SIFT算子线性融合的目标跟踪算法。首先利用Camshift算法来对目标进行初步的跟踪,得到跟踪区域,再利用SIFT特征向量来匹配目标区域与跟踪区域,得到SIFT的匹配和校正结果,再将两种算法的结果进行线性融合,得到最终的跟踪结果。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地解决跟踪过程中出现的旋转、颜色相近等问题。 相似文献
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为了解决单特征在目标跟踪中无法准确描述目标的问题,提出了一种多特征融合的实时目标跟踪方法。该方法将角点特征、轮廓特征融入传统的Camshift算法中,结合原有的颜色特征对目标进行描述。解决了传统算法易受同色物体干扰,抗遮挡性能差等问题。实验结果表明,该方法能够实现对目标的实时跟踪,当目标遮挡的时间较短时能够很好地识别目标,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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研究了几种常用的目标跟踪算法,为了提高目标跟踪的准确率和鲁棒性,提出一种改进的Camshift目标跟踪算法。。将色彩空间由RGB空间转化为HSV空间,利用反向投影法把目标概率分布映射到目标图像上,构建跟踪窗口,采用改进的Camshift算法在视频中跟踪运动目标。实验表明,改进的Camshift算法跟踪目标准确率高、鲁棒性好。 相似文献
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现实生活中的背景一般比较复杂,基于颜色特征的Camshift目标跟踪在复杂情况下实现效果并不理想。文中提出采用基于边缘直方图Camshift结合优化的Kalman滤波来预测视频中行人目标下一个可能存在的位置,并利用OpenCV相关函数,跟踪丢失的几率降低。先对RGB图像进行边缘检测计算边缘直方图,得到搜索窗口质心位置,再用优化的Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新,将信息反馈重新确定下一帧窗口质心位置,以克服遮挡及噪声的干扰。实验表明,该算法能较好地对人体目标进行检测跟踪。 相似文献
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在数字图像处理过程中,运动目标的有效检测是一个重要的前提。文中针对现实环境下光线的多变性,提出了一种有效的运动手势检测和跟踪方法。在三帧差法的基础上,结合Camshift运动目标跟踪法、单高斯建模法和自适应阈值提取方法,从而解决了传统帧差法无法适应光线复杂变化的问题。同时,通过使用Camshift跟踪算法对检测出的手势进行跟踪,并实时建立肤色高斯模型自动适应光线的变化以及其光线变化所带来的干扰。经实验表明,该算法可有效检测出运动目标并进行跟踪,另外还可排除光线发生突变所造成的影响。 相似文献