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[發明專利]一種基于彩色顏色距離和圖像分科聚合的目標跟蹤方法有效

專利信息
申請號: 201210559681.6 申請日: 2012-12-20
公開(公告)號: CN103065325A 公開(公告)日: 2013-04-24
發明(設計)人: 鄒方圓;谷宇章;胡珂立;魏智;徐小龍;張誠 申請(專利權)人: 中國科學院上海微系統與信息技術研究所
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20;G06T7/40
代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所 31233 代理人: 宋纓;孫健
地址: 200050 上海市*** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 彩色 顏色 距離 圖像 分科 聚合 目標 跟蹤 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及電子信息技術領域,特別是涉及一種基于彩色顏色距離和圖像分科聚合的目標跟蹤方法。

背景技術

目標跟蹤是計算機視覺領域非常重要的一個研究方向,也是智能視頻監控領域的核心技術之一。現有的目標跟蹤算法在運算會受到很多環境方面(光照變化、形狀變化等)的影響,很難滿足智能視頻監控領域中復雜環境下的魯棒性要求,此發明為此問題提供了一種可行的方案。

傳統的基于顏色直方圖的粒子濾波跟蹤算法包括以下幾個步驟:

步驟一、框選目標,計算預跟蹤目標的顏色直方圖模板。

步驟二、在新一幀的圖像中隨機選擇一些框,計算這些框的顏色直方圖。

步驟三、計算這些直方圖和直方圖模板之間的距離,與目標最為相似的框即認為是目標在此幀圖像中的位置。

步驟四、循環步驟二和三即可實現實時視頻的目標跟蹤。

此方法在框選目標之后對目標建立顏色直方圖模板,而且后續的算法不對其進行更新,忽略了目標顏色特征在運動過程中的變化。這些變化分為兩部分,一部分是由于目標運動發生的部分遮擋,另一部分是光照強度的變化,這些變化都有可能導致目標顏色直方圖發生明顯的變化,以至于當前目標顏色直方圖和初始目標顏色直方圖完全無法匹配從而導致跟蹤算法失效。

一個可能的改進方法就是在跟蹤過程中更新顏色直方圖模板,但是此方法存在著一個嚴重的缺陷,因為跟蹤框并不是目標的精確位置和形狀的描述,所以跟蹤框中會存在背景顏色成分,如果每次都更新顏色直方圖模板,很容易在一段時間的自動跟蹤之后把背景和前景混淆起來,導致跟蹤的失敗。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種基于彩色顏色距離和圖像分科聚合的目標跟蹤方法,避免了跟蹤算法對環境要求過高、跟蹤不準確的情況發生。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:提供一種基于彩色顏色距離和圖像分科聚合的目標跟蹤方法,包括以下步驟:

(1)框選矩形目標,生成預跟蹤目標輪廓,計算顏色直方圖模板;

(2)對下一幀圖像的區域進行分割聚合得到分割區域,將分割區域與顏色直方圖模板匹配實現目標跟蹤。

所述步驟(1)包括以下子步驟:

(11)在視頻中采用矩形框選取目標,在矩形框內外隨機選擇一些點,采用分水嶺分割算法把圖像分割成一些離散的區域;

(12)提取出目標輪廓,如果框選目標的矩形框沒有超出目標的部分,則認為區域中和原始矩形框有交集的那部分區域為原始目標的近似輪廓;

(13)對目標輪廓的各個區域單獨建立顏色直方圖模板,再根據顏色直方圖的相互相似度對區域進行聚合;

(14)采用顏色不相近的不規則區域完全的表示預跟蹤目標得到目標顏色直方圖模板,目標顏色直方圖模板即是區域的顏色直方圖的集合。

所述步驟(11)中選取的矩形框包含在跟蹤目標內部。

所述步驟(13)中采用HSL顏色模型結構來計算顏色直方圖之間的顏色相似度。

所述步驟(2)包括以下子步驟:

(21)對于下一幀圖像根據目標當前速度信息利用卡爾曼濾波對目標位置和大小進行預測,在預測位置附近選擇一個興趣區域;

(22)對興趣區域采用分水嶺分割算法進行分割聚合;

(23)把分割聚合后的分割區域和模板區域集進行匹配,能夠和目標顏色直方圖模板中任一區域匹配則說明此分割區域應該是目標在此幀圖像中的一部分,然后對于所有能夠匹配的區域再一次進行聚合,則得到目標在此幀圖像中的輪廓表示,從而完成跟蹤。

所述步驟(23)中采用方程H=(1-α)H′+αH″進行匹配,其中,α為消失系數,H為當前直方圖模板,H′為當前輪廓計算出來的直方圖模板,H″為上一幀的直方圖模板。

有益效果

由于采用了上述的技術方案,本發明與現有技術相比,具有以下的優點和積極效果:本發明可以更好地描述兩種顏色的差異,使匹配結果更加精確,對運動物體的檢測方法上提出使用圖像分割和聚合的方法,對于已知檢測物體,采用分割方法可以接近完整的描述出整個目標的輪廓,跟蹤框不再是一個矩形或者橢圓,而是一個隨目標形狀變化而變化的不規則平面體,有效地把前景和背景分離開來,從而可以在跟蹤的過程中更新顏色直方圖模板,而不必擔心跟蹤框中有過多的背景成分。經試驗驗證,該方法能夠在運動目標大小形狀變化,光照變化等情況下表現出優異的跟蹤功能,該算法沒有明顯的提高算法復雜度,所以在實際應用中可以滿足實時性要求。

附圖說明

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