视频序列中基于均值漂移的运动目标跟踪的研究

随着数字图像处理与计算机视觉技术的发展,运动目标跟踪检测在监控安保、机械避障与遥感图斑自动识别等领域被广泛应用。本文基于均值漂移算法,探究复杂条件下的运动目标跟踪问题,并针对该算法存在的优势与不足进行了深入分析,通过引入自适应原理与Kalman滤波算法,降低在均值漂移运算时迭代次数,实现短暂遮挡情况下的组合式运动目标跟踪。     

基于主动视觉的运动目标检测跟踪方法

研究主动视觉运动目标检测跟踪系统。针对图像目标跟踪多为非连续动态过程,准确性差,通过混合高斯法建立背景模型,采用背景差分法,利用最大类间方差算法确定阈值,检测分割出运动目标,提出一种结合SURF算法的带宽自适应均值漂移跟踪算法实现目标跟踪,使用线程并行控制摄像机运动,确保跟踪目标在图像序列中的合适尺寸。实验表明,改进系统能够实现对场景中运动目标的准确检测,稳定跟踪,并能到达实时应用的要求。     

基于双直方图自适应选择的目标跟踪算法*

针对传统的均值漂移算法,加入了梯度方向直方图及其与颜色直方图的自适应选择,提高了均值漂移算法在复杂场景中目标跟踪的鲁棒性。传统的均值漂移算法往往选择固定的一个颜色直方图对目标进行跟踪,当目标自身或者跟踪场景发生变化时,容易跟踪失败。通过分析被跟踪目标在当前场景中与目标模板在颜色以及梯度方向上的相似性并设定阈值,从而选择并使用当前有效的目标特征,实现复杂变化场景下的目标跟踪。一系列不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的可靠性。     

基于背景提取和扩展均值漂移算法的目标跟踪

通过在静态背景模型下利用自适应背景提取和扩展均值漂移算法相结合的方法对人机交互式的目标跟踪作了进一步的改进。首先利用自适应的背景提取算法从带有运动目标的复杂背景中构建背景图,并提取出运动目标轮廓。在跟踪模块,在均值漂移算法的基础上加入协方差得到的扩展均值漂移可以很好地解决传统均值漂移算法在跟踪过程中因为目标的形状或大小改变而导致跟踪的框架偏离目标的问题。实验结果表明,该算法能够较好地实现自动、实时、较准确的跟踪目标效果。     

视频序列中面向人的多目标跟踪算法

针对视频序列中人的跟踪问题，提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法．跟踪系统由运动目标检测、关联矩阵建立、特殊情况判断及处理以及轨迹关联4部分构成．提出一种基于改进的c-均值聚类的自适应运动分割方法；不同情况下建立不同的关联矩阵，以准确判断实际场景状况；对遮挡问题作出处理，在两个目标遮挡不严重的情况下，分别采用均值漂移算法对其进行跟踪．实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下多目标跟踪．     

基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测

针对移动镜头下的运动目标检测中的背景建模复杂、计算量大等问题,提出一种基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测方法,在避免复杂的背景建模的同时实现准确的运动目标检测。该方法通过模拟人类视觉系统的注意机制,分析相机平动时场景中背景和前景的运动特点,计算视频场景的显著性,实现动态场景中运动目标检测。首先,采用光流法提取目标的运动特征,用二维高斯卷积方法抑制背景的运动纹理;然后采用直方图统计衡量运动特征的全局显著性,根据得到的运动显著图提取前景与背景的颜色信息;最后,结合贝叶斯方法对运动显著图进行处理,得到显著运动目标。通用数据库视频上的实验结果表明,所提方法能够在抑制背景运动噪声的同时,突出并准确地检测出场景中的运动目标。     

多信息动态融合的运动目标检测方法

针对基于视觉显著性的运动目标检测算法存在时空信息简单融合及忽略运动信息的问题,提出一种动态融合视觉显著性信息和运动信息的运动目标检测方法。该方法首先计算每个像素的局部显著度和全局显著度,并通过贝叶斯准则生成空间显著图;然后,利用结构随机森林算法预测运动边界,生成运动边界图;其次,根据空间显著图和运动边界图属性的变化,动态确定最佳融合权值;最后,根据动态融合权值计算并标记运动目标。该方法既发挥了显著性算法和运动边界算法的优势,又克服了各自的不足,与传统背景差分法和三帧差分法相比,检出率和误检率的最大优化幅度超过40%。实验结果表明,该方法能够准确、完整地检测出运动目标,提升了对场景的适应性。     

一种稳健的移动机器人目标跟踪算法

为了有效地实现复杂环境下机器人运动目标跟踪,提出了一种结合卡尔曼滤波和均值漂移的目标跟踪算法.该算法首先通过帧间差法在复杂背景中获取目标模型,以机器人自身一个周期的运动作为卡尔曼滤波器的输入量,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,再利用均值漂移算法得到最终目标位置,最后通过目标遮挡判定来解决遮挡问题.实验表...     

基于均值漂移的多目标被动连续跟踪算法研究

本文基于均值漂移方法设计了一种新的多目标被动连续跟踪算法.该算法分为两部分:先是对采集到的多目标图像进行预处理,包括灰度化、消噪和背景抑制三项工作,从根本上提高目标图像本身的质量;然后融合特征提取和目标检测步骤,利用均值漂移算法实现对多目标物体的检测与跟踪.仿真实验结果表明,与几种典型跟踪算法相比,应用基于均值漂移的算法后,多目标跟踪误差更小,其跟踪结果的平均偏差最大值仅为1.61 m,且跟踪响应耗时最大值仅为900 ms,证明其能够实现对运动目标的准确、可靠跟踪.     

基于改进型LTP的均值漂移目标跟踪算法

提出一种使用改进型LTP特征与颜色特征融合的均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法,该算法解决了均值漂移目标跟踪算法在变化的光强场景下跟踪难的问题。首先针对LTP模式过多的问题引入旋转不变的LTP模式,然后提出动态计算LTP算子阈值的方法,之后将改进的LTP特征与颜色特征通过自适应函数融合起来并嵌入均值漂移算法中。在变光强场景下与传统目标跟踪算法相比较,此算法跟踪结果明显优于其他算法,且鲁棒性较好。     

融合双目多维感知特征的立体视频显著性检测

目的 立体视频能提供身临其境的逼真感而越来越受到人们的喜爱,而视觉显著性检测可以自动预测、定位和挖掘重要视觉信息,可以帮助机器对海量多媒体信息进行有效筛选。为了提高立体视频中的显著区域检测性能,提出了一种融合双目多维感知特性的立体视频显著性检测模型。方法 从立体视频的空域、深度以及时域3个不同维度出发进行显著性计算。首先,基于图像的空间特征利用贝叶斯模型计算2D图像显著图;接着,根据双目感知特征获取立体视频图像的深度显著图;然后,利用Lucas-Kanade光流法计算帧间局部区域的运动特征,获取时域显著图;最后,将3种不同维度的显著图采用一种基于全局-区域差异度大小的融合方法进行相互融合,获得最终的立体视频显著区域分布模型。结果 在不同类型的立体视频序列中的实验结果表明,本文模型获得了80%的准确率和72%的召回率,且保持了相对较低的计算复杂度,优于现有的显著性检测模型。结论 本文的显著性检测模型能有效地获取立体视频中的显著区域,可应用于立体视频/图像编码、立体视频/图像质量评价等领域。     

利用视觉显著性和粒子滤波的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪问题,提出一种利用视觉显著性和粒子滤波的目标跟踪算法.借鉴人类视觉注意机制的研究成果,根据目标的颜色、亮度和运动等特征形成目标的视觉显著性特征,与目标的颜色分布模型一起作为目标的特征表示模型,利用粒子滤波进行目标跟踪.该算法能够克服利用单一颜色特征所带来的跟踪不稳定问题,并能有效解决由于目标形变、光照变化以及目标和背景颜色分布相似而产生的跟踪困难问题,具有较强的鲁棒性.在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果和分析.实验结果表明,该算法用于实现运动目标跟踪是正确有效的.     

尺度自适应的SAR图像显著性检测方法

人类视觉系统能够通过对场景中感兴趣的不同事物进行显著性检测,有效地配置处理资源。基于视觉注意机制的显著性检测方法能够简化遥感影像场景分析、目标解译的复杂程度,节省处理资源。以视觉注意机制为基础,提出了一种尺度自适应的SAR图像显著性检测方法,通过不同尺度下的局部复杂度和自差异性来度量图像的显著性测度,设计显著性尺度确定算法以及融合显著性尺度和显著性测度以生成显著图,完成显著性检测的流程。实验结果表明该方法能够有效应用于SAR图像显著性检测,较之其他主流显著区域检测算法更适用于SAR图像场景分析。     

Affective saliency map considering psychological distance

This paper proposes a new affective saliency map (SM) model considering psychological distance as well as the pop-out property based on relative spatial distribution of the primitive visual features such as intensity, edge, color, and orientation. By reflecting congruency between the spatial distance caused by spatial proximity and distal in a visual scene and psychological distance caused by the way people think about visual stimuli, the proposed SM model can produce more human-like visual selective attention than a conventional SM model based on primary visual perception. In the proposed model, a psychological distance caused by a social distance, in which a proximal entity such as friend becomes more attractive when it is located near but a distal entity such as enemy becomes more attractive when it is located far from an observer, is considered. In the experiments, two types of visual stimuli are considered, mono-stimuli and stereo-stimuli. In the case of mono-stimuli, the visual stimuli on a picture with psychological depth cues were considered. Instead, in the case of stereo-stimuli, depth perception is also considered for obtaining real spatial distance of visual target in a visual scene. In order to verify the proposed affective SM model, an eye tracking system was used to measure the visual scan path and fixation time on a specific local area while monitoring the visual scenes by human subjects. Experimental results show that the proposed model can generate plausible visual selective attention properly reflecting both psychological distance and primitive visual stimuli inducing pop-out bottom-up features.     

基于视觉注意机制的目标跟踪方法

提出一种基于视觉注意机制的运动目标跟踪方法。该方法借鉴人类的视觉注意机制的研究成果,建立视觉注意机制的计算模型,计算视频中各部分内容的视觉显著性。结合视觉显著性计算结果,提取视频图像中的显著性目标。利用颜色分布模型作为目标的特征表示模型,与视频中各显著目标进行特征匹配,实现目标的跟踪。在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果及分析。实验结果表明,提出的目标检测与跟踪算法是正确有效的。     

融入时空显著性的高精度视频稳像算法

为剔除复杂运动前景对视频稳像精度的干扰,同时结合时空显著性在运动目标检测上的独特优势,提出一种融入时空显著性的高精度视频稳像算法。该算法一方面通过时空显著性检测技术识别出运动目标并对其进行剔除;另一方面,采用多网格的运动路径进行运动补偿。具体包括：SURF特征点提取和匹配、时空显著性目标检测、网格划分与运动矢量计算、运动轨迹生成、多路径平滑、运动补偿等环节。实验结果表明,相较于传统的稳像算法,所提算法在稳定度（Stability）指标方面表现突出。对于有大范围运动前景干扰的视频,所提算法比RTVSM（Robust Traffic Video Stabilization Method assisted by foreground feature trajectories）的Stability指标提高了约9.6%;对于有多运动前景干扰的视频,所提算法比Bundled-paths算法的Stability指标提高了约5.8%,充分说明了所提算法对于复杂场景的稳像优势。     

应用奇异值分解的海上场景显著性检测

提出一种应用奇异值分解的海上场景显著性检测方法。提取海上场景图像中颜色和亮度各通道特征,并对各其分别进行奇异值分解,根据设定的阈值,选择各特征的典型分量。各特征的粗显著图定义为各特征和其典型分量的差。为进一步去除海杂波等干扰,在粗显著图中,计算其空间域全局显著性,以此形成显著性图。得到的颜色通道和亮度通道显著图通过线性合并为总显著图。利用海上场景图像进行了实验,结果表明提出方法的有效性。     

一种用于复杂目标感知的视觉注意模型

针对自然场景图像中复杂结构目标的快速定位问题,提出一种新的视觉注意模型。对目标进行学习提取显著性图斑,将图斑的特征信息、异质图斑之间的相对位置关系引入视觉注意过程,采用基于图匹配的图斑搜索策略合并与目标特征相似的异质图斑,从而获得注意焦点。与自底向上的视觉注意模型进行实验对比,结果表明该模型能引入复杂结构目标的特征信息和结构信息,降低无效关注次数,提高视觉注意的效率。     

3D场景渲染的视觉显著性驱动间接光照复用算法

为提高路径追踪渲染3D场景的速度,提出3D场景渲染的视觉显著性驱动间接光照复用算法。首先,根据视觉感知中感兴趣区域显著性高、其他区域显著性低的特点得到场景画面的2D显著性图,该显著性图由图像的颜色信息、边缘信息、深度信息以及运动信息构成。然后,重新渲染高显著性区域的间接光照,而低显著性区域则在满足一定条件的情况下复用上一帧的间接光照,达到加速渲染的目的。实验结果表明：该算法生成画面的全局光照效果真实,在多个实验场景下的渲染速度均有提升,速度最高能达到高质量渲染的5.89倍。