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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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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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视频序列中运动目标的检测与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种视频序列中运动目标的检测与跟踪算法,该算法采用基于码本背景建模的减背景法与差分法相结合的算法,实现对运动目标的快速精确的检测与提取,也能够在存在前景运动的过程中提取背景,使用卡尔曼滤波对运动目标在下一帧中最可能出现的位置进行估计,在此基础上利用Camshift跟踪算法进行较小范围的搜索和目标匹配,减少了运算量、节约了搜索和匹配的时间、提高了跟踪的速度。实验证明该方法具有一定的实用性。 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算法主要利用物体的颜色信息进行跟踪,在复杂背景条件下容易造成目标的跟丢,且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失效。本文提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先将目标图像的HSV模型的三个分量进行加权建立一种新的目标颜色模型,然后由对整帧图像计算反向投影改为比搜索窗口稍大的区域计算反向投影,减少了相似背景的干扰。同时为了解决遮挡问题,结合了Kalman滤波器,有效地预测了目标的位置。实验表明,本算法能够避免背景颜色干扰和解决遮挡问题,实现了对运动目标准确跟踪。 相似文献
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基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法是当前的一个热门研究领域.在对于视频图像目标跟踪方面,综合运用了多种算法进行检测和跟踪,详细分析光流法、帧间差分法、背景差分法和视频图像目标特征的提取,并在最后对帧间差分的算法进行了改进.通过实验证明,采用基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法能够更加有效地解决对跟踪目标的准确判断. 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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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
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采用Camshift算法对图像序列中的运动目标进行跟踪,同时根据系统环境及运动目标跟踪的非线性非高斯的特点,引入Particle Filter对跟踪算法进行改进,在保证系统的实时性的前提下提高其鲁棒性。最后在室内环境下验证该跟踪算法的实时性及可靠性,为自动跟踪的智能监控系统提供了一种候选方案。 相似文献
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作为一种新型图像获取技术,热红外技术能避免光照强度和背景颜色对目标提取的影响。当前利用热红外序列进行目标跟踪的算法大多结合可见光和热红外图像。针对这种局限性,提出了一种纯粹基于热红外序列的跟踪算法。首先,通过改进的码书算法和灰色预测模型,对序列中的背景信息和运动目标的运动方向进行建模;然后,将建模结果结合到压缩跟踪算法中,通过自适应的方法使背景信息、运动信息以及目标特征信息在跟踪过程中互相补充,消除跟踪算法对于可见光图像的依赖性,减少由于目标纹理特征不明显而对跟踪效果产生影响。实验证明,经改进的跟踪算法处理速度快,正确性得到了明显的提高,能更好地适应热红外序列的特点。 相似文献