一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法（英文）

在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象。本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰。然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性。由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果。     

基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪

鉴于水下的特殊环境,本文利用均值漂移算法对水下视频中的运动目标进行跟踪.首先对水下视频目标对象和候选目标对象分别建立RGB颜色分布加权直方图模型,将这两个模型进行匹配,匹配度用Bhattacharrya系数来表示,搜索出与目标最匹配的候选目标并且更新目标模型,依此类推,从而在视频序列中实现目标跟踪.仿真实验证明,基于均值漂移算法的目标跟踪能够克服水下视频环境中干扰运动目标跟踪的因素:水波、倒影、气泡、游泳池浮标的遮挡等,进一步与基于Kalman滤波器的水下目标跟踪相比(对比),目标跟踪结果表明本文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标进行稳定实时的跟踪.     

均值漂移算法在无人机侦察目标图像跟踪中的研究

通过分析均值漂移算法及改进算法在无人机侦察目标图像跟踪中的应用,采用公式法及文献法对其进行研究。研究结果表明基本的均值漂移算法对比较简单的侦察目标图像跟踪有较多的优点,但对于比较复杂的侦察目标图像跟踪需要使用改进的均值漂移算法。该研究对无人机侦察目标图像跟踪有参考依据。     

基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪

泳池是一个变化较大的动态场景,会受到气泡、光照强度和水波等因素的干扰,针对泳池环境的复杂性特点,本文提出一种基于均值漂移和粒子滤波相结合的水下运动目标跟踪算法。首先,结合Mean Shift算法中的核函数原理和目标模型,以RGB颜色直方图为核心建立水下运动目标模型,然后在粒子滤波跟踪水下目标的过程中,利用Mean Shift算法对粒子进行收敛,使粒子的分布更加接近目标的真实位置。仿真试验结果表明,本文提出的算法能够克服水波、阴影、气泡、遮挡等因素的干扰,实现了水下复杂背景下的实时稳定的目标跟踪。     

一种改进的均值移位红外目标跟踪算法

为了增强复杂背景条件下红外目标跟踪的稳健性,提出了一种改进的均值移位目标跟踪算法。该算法融合了均值移位的梯度匹配搜索策略的优势与基于特征分类跟踪算法强鲁棒性的优点,建立了灰度似然比加权的核直方图目标表征模型。模型中加入了目标与局部背景灰度特征的似然比作为原始核直方图的权值,应用该模型的均值移位算法能够进一步提高目标像素灰度的移位权重,有效抑制背景干扰,进而提高低对比度目标跟踪的稳健性。同时,基于跟踪复杂度估计提出了目标遮挡情况下的模型更新判别准则,提高了算法的自适应性能。实测红外目标跟踪实验表明了该算法简单、有效。     

基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。     

基于改进的均值漂移算法的羽毛图像降噪

为了减少羽毛纹理背景对羽毛片缺陷分割的影响,需要对羽毛片图像平滑降噪,提出了一种改进的均值漂移去噪方法。通过基于近邻的方法构建正定矩阵,利用样本的邻域信息刻画局部空间结构从而获得各向异性核函数。并且通过定义采样点权重,克服了图像过度平滑问题。实验结果表明该方法在有效地滤除羽毛纹理背景信息同时,能获得更高的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,为实现基于机器视觉的羽毛片缺陷检测系统中的缺陷分割和识别奠定了基础。     

基于均值漂移的红外舰船图像分割算法

提出了一种有效的舰船红外目标图像分割算法,利用均值漂移分割算法的二维灰度和灰度邻域信息,滤除了海面的强杂波干扰,同时又不会损失舰船目标信息。利用不同类别的灰度权重,将红外舰船图像分割成为天空、海水和舰船3类,从而将舰船从图像中有效地分割。由于采用区域节点和灰度直方图来表征图像,与原始图像像素节点表征图像相比,区域节点的个数远远小于原始图像像素节点,从而提高了算法计算效率。计算结果也表明,该算法能够在海面强杂波的干扰下,有效地提取红外舰船目标。     

均值漂移去噪算法的研究

逆向工程中对实体扫描时,由于会受到各种因素的影响,不可避免地在真实数据点中混有噪声点,为后续的曲面重构和曲面拟合等带来困难.提出应用均值漂移算法,在局部邻域内估计采样点的核密度函数并通过均值漂移算法计算它的局部最大值点,核密度函数的局部最大值点确定了点云数据的聚类中心并能准确逼近采样点曲面,将每一个采样点漂移到密度函数的局部最大值点,使点云曲面收敛为一个稳定的三维数字模型.通过实验结果表明能有效剔除噪声点.     

基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

Improved color feature arrangement for mean shift tracking

In order to reduce redundant empty bin capacity in the probability representation,we present a new color feature arrangement mechanism for mean shift tracking objects.In the proposed mechanism,the important optimal color,or we call it optimal color vector,is clustered by closing Euclidean distance which happens inside the original RGB color 3-D spatial domain.After obtaining clustering colors from the reference image RGB spatial domain,novel clustering groups substitute for original color data.So the new color substitution distribution is as similar as the original one.And then target region in the candidate frame is mapped by the constructed optimal clustering colors and the cluster Indices.In the final,mean shift algorithm gives a performance in the new optimal color distribution.Comparison under the same circumstance between the proposed algorithm and conventional mean shift algorithm shows that the former has a certain advantage in computation cost.     

一种鲁棒的基于改进Mean-shift的目标跟踪算法

为了克服传统Mean-shift算法在跟踪运动目标时由于背景像素造成的定位偏差和由于遮挡造成的跟踪失效,提出了两点改进措施。第一,根据初始帧目标和背景在颜色分布上的差异,建立对数似然图(log-likelihood image),筛选出目标中与背景可区分性好的颜色特征建立目标模型,并以同样的方法在后续帧建立候选模型。第二,将候选区域划分为若干重叠的子块,分别利用Mean-shift算法对各个子块进行迭代,以与目标区域相应子块最为匹配的子块的所在位置对整个目标重新定位,该方法很好地实现了目标部分遮挡情况下的稳定跟踪;严重遮挡时,采用简单的线性预测,估计下一帧目标可能出现的位置。实验结果表明：改进算法可以准确的进行目标跟踪,对部分遮挡和严重遮挡都有较强的鲁棒性。     

基于颜色特征传递的多摄像头无重叠区域运动目标跟踪

针对多摄像头无重叠区域目标监控时,同一目标在不同摄像头中易出现色差而导致目标颜色特征匹配失败的问题,研究了多项式转换法、基于统计特征的颜色转换法和自适应颜色转换法.在这些方法的基础上,结合视频监控的具体应用要求,提出了将基于统计特征的颜色转换法应用在多摄像头运动目标跟踪中的具体改进方法.实验结果表明,该方法对于多摄像头无重叠区域下运动目标跟踪效果良好.     

改进的均值移位红外目标跟踪

提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法,该算法融合了基于均值移位的梯度匹配搜索策略与基于特征分类的跟踪算法。以目标与局部背景灰度特征的似然比作为目标区域核直方图的权值,建立了改进的目标表征模型。以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导了应用该目标模型下移位向量的表达形式。同时,提出了基于跟踪复杂度估计的目标遮挡情况下的模型更新判别准则。实验结果表明,该算法能够提高目标像素灰度的移位权重,抑制背景干扰,对于低对比度红外目标的跟踪具有稳健的性能,在正确跟踪情况下平均Bhattacharyya系数保持在0.97以上。     

结合分段复合权值与多策略的视觉运动目标跟踪

由于视觉监控中运动目标跟踪的准确性易受遮挡、摄像机运动、目标外观变化等因素的影响,本文提出了一种结合分段复合权值与多策略的视觉跟踪算法。该算法首先利用目标、背景以及候选区域特征信息建立分段的复合权值得到目标的位置概率分布。然后结合空间一致性和滞后阈值分割目标位置概率图以进一步抑制噪声干扰,同时通过分析分段复合权值变化判断目标遮挡,调整目标跟踪候选范围,并结合目标历史尺度信息对当前目标尺度进行自适应调整。最后,对目标以及背景区域信息进行动态更新以适应目标外观与场景变化。与典型算法进行的对比实验结果表明:该算法能够有效地应对目标遮挡与摄像机运动等因素的影响,实验时对各组视频的平均处理时间约为10ms左右,适用于复杂场景条件下运动目标的实时跟踪。     

基于双目标模型的时空上下文跟踪算法

传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正。因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题。该算法引入一个辅助目标判别模型来评估时空上下文算法跟踪结果的有效性,并根据评估结果对目标模型进行更新。辅助模型使用目标的局部纹理信息而不是相关性信息作为特征,在目标被长时间遮挡后也能准确评估更新内容的有效性,并能在遮挡结束后修正错误更新的目标模型。在多组数据集上的实验表明,改进算法在测试数据集上的跟踪成功率为82%,中心偏差为8pixels;在长时间遮挡等干扰情况下的跟踪精度比原时空上下文算法有明显提升,实现了目标的可靠跟踪。     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

提出了一种基于彩色特征的抗遮挡目标跟踪算法。利用mean shift递推寻找当前帧目标的位置,并通过Kalman滤波估计目标状态。选用对目标部分遮挡具有鲁棒性的加权量化彩色直方图作为目标特征的概率分布,用Bhattacharyya系数作为特征相似性度量。提出一种目标遮挡因子,作为目标被遮挡程度的判断根据。当目标严重遮挡后,观测位置不再满足Kalman滤波的条件,采用目标状态量外推取代Kalman状态更新来预测目标当前的位置。实验结果表明,此方法对于部分遮挡以及全遮挡有较好的鲁棒性。     

基于粒子滤波的彩色图像跟踪

视频跟踪中的目标检测和目标跟踪通常不能通过一个算法同时完成,而是需要两个计算法则,过程复杂,耗时较多.为了实现序列彩色图像的实时检测与跟踪,本文提出了一种基于粒子滤波的实时目标跟踪算法.以目标有无信息和目标位置信息为变量建立了联合状态向量,利用粒子滤波方法实现目标检测及跟踪.为了减少计算量,在充分考虑跟踪区域各像素权重的条件下,建立基于颜色信息的特征直方图作为观测向量,并用于后验估计.实验表明,本文提出的方法在选择150个粒子的情况下,对于768 pixel×576 pixel大小的彩色图像,能够在14.37 ms内检测并跟踪目标,而且能在目标发生旋转变化和尺度变化时,保持稳定跟踪,证明了该方法具有一定的鲁棒性.