[發明專利]實時視頻目標跟蹤方法

無效

• 申請號: 200710170551.2
• 申請日: 2007-11-19
• 公開（公告）號: CN101175203A
• 公開（公告）日: 2008-05-07
• 發明（設計）人: 陳應光
• 申請（專利權）人: 上海龍東光電子有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06T7/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于視頻圖像處理技術領域，具體涉及一種實時視頻目標跟蹤的新方法。

背景技術

序列圖像中運動目標的檢測與跟蹤是指通過對拍攝的圖像序列進行分析，檢測出運動目標并計算出目標在每幀圖像上的位置，然后得到相關的參數。這一問題是計算機視覺[1][2]研究的主要內容。計算機視覺是一門多學科交叉的學科，涉及圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、神經網絡、計算機、心理學、生理學、物理學和數學等。

視頻跟蹤技術是計算機視覺中一個必不可少的關鍵技術，它在機器人視覺導航、軍事視覺制導、安全監測、交通管制、醫療診斷、視頻壓縮以及氣象分析等許多方面都有廣泛應用。如軍事方面，已被成功地應用于武器的成像制導、軍事偵察和監視等。早期電視和紅外跟蹤器均采用單一工作模式，必須完全用硬件實現。現在跟蹤以微機為基礎，采用圖像處理與模式識別技術，利用程序控制實現多種功能。多模跟蹤器已經用于電視和紅外成像系統，如美國的坦克破壞者和海爾法等導彈的制導系統。近年來，人工智能被應用到視頻跟蹤中，有效地提高了系統的自適應能力。民用方面，如視覺監控，已被廣泛地應用在社會生活的各方面。視頻跟蹤可應用于社區和重要設施的保安監控；用于智能交通系統中進行車輛的實時檢測和追蹤，可以得到車流量、車型、車速、車流密度等等許多有價值的交通流參數，同時還可以檢測事故或故障等突發狀況。

基于相關的視頻目標跟蹤算法[3][4]的主要思想是，預先建立一個表示目標或待檢測物體的模板作為識別和確定目標位置的依據，用目標模板與實時圖像中的各個子區域圖像進行比較，找出和目標模板最相似的子區域圖像的位置，就認為是當前目標的位置。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于相關的實時視頻目標跟蹤的新方法。本發明提出的實時視頻目標跟蹤方法，采用圖像質量參數作為目標跟蹤的特征參數。從整體上綜合考慮圖像的信息，更能反應出圖像的相似性。

圖像質量參數的定義為：設兩副灰度圖像x和y分別為模板圖像和待檢測的子區域圖像，每幅圖像有N個像素點，它們的灰度值分別為：

x＝{x_i|i＝1，2，...，N}

y＝{y_i|i＝1，2，...，N}

那圖像質量參數定義為：

Q=σxyσxσy·2xy‾(x‾)2+(y_)2·2σxσyσx2+σy2---(1)]]>