[發(fā)明專利]一種基于模板更新的改進(jìn)型聯(lián)合稀疏表示大輸液中異物跟蹤方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710083060.8
• 申請日: 2017-02-16
• 公開（公告）號: CN106886784A
• 公開（公告）日: 2017-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張輝;李宣倫;葛繼;譚今文;李平
• 申請（專利權(quán)）人: 長沙理工大學(xué)
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/223;G06T7/136
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1.一種基于模板更新的改進(jìn)型聯(lián)合稀疏表示大輸液中異物跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：采集位于高速生產(chǎn)線上的大輸液瓶的序列圖像；

步驟2：對第一幀圖像進(jìn)行二值化，獲取第一幀圖像中待跟蹤目標(biāo)的位置和數(shù)量；

步驟3：依次以第一幀圖像中的一個待跟蹤目標(biāo)的位置為基礎(chǔ)，從第一幀圖像中采集圖像塊，生成目標(biāo)前景正字典和目標(biāo)背景負(fù)字典；

步驟4：對目標(biāo)前景正字典和目標(biāo)背景負(fù)字典進(jìn)行規(guī)范化處理后，提取目標(biāo)的稀疏判別字典，構(gòu)造待跟蹤目標(biāo)的稀疏判別分類器；并獲得待跟蹤目標(biāo)的稀疏生成模型，且利用待跟蹤目標(biāo)的稀疏判別分類器和稀疏生成模型構(gòu)造待跟蹤目標(biāo)的聯(lián)合稀疏模型；

步驟5：以當(dāng)前幀圖像中待跟蹤目標(biāo)的位置為基礎(chǔ)，從下一幀圖像中采集圖像塊，獲取所有候選目標(biāo)圖像塊；

步驟6：計算每個候選目標(biāo)圖像塊屬于待跟蹤目標(biāo)的置信度，并計算候選目標(biāo)圖像塊與待跟蹤目標(biāo)稀疏直方圖的相似度；

步驟7：利用聯(lián)合稀疏模型，從所有候選目標(biāo)圖像塊中選取置信度和相似度乘積最大的圖像塊作為當(dāng)前幀圖像中的待跟蹤目標(biāo)；

步驟8：以當(dāng)前幀圖像中的待跟蹤目標(biāo)的位置，在當(dāng)前幀中采集圖像塊，生成新的目標(biāo)前景正字典和目標(biāo)背景負(fù)字典，從而構(gòu)建新的待跟蹤目標(biāo)的稀疏判別字典，返回步驟5，直到得到當(dāng)前待跟蹤目標(biāo)在序列圖像中的運動軌跡后，再返回步驟3，獲取下一個待跟蹤目標(biāo)在序列圖像中的運動軌跡。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所有被采集了圖像塊的圖像幀數(shù)為2的倍數(shù)時，所述步驟8中構(gòu)建的新的待跟蹤目標(biāo)的稀疏判別字典替代前一次被使用的待跟蹤目標(biāo)的稀疏判別字典，用于下一幀圖像構(gòu)建聯(lián)合稀疏模型；否則，則使用前一次被使用的待跟蹤目標(biāo)的稀疏判別字典，構(gòu)建下一幀圖像的聯(lián)合稀疏模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述聯(lián)合稀疏模型的表達(dá)式如下：

$H_c{L}_c={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{J\×M}min({\mathrm{\φ}}_c^j,{\mathrm{\ψ}}^j)/\left(1+\exp \left(-\left({\mathrm{\ϵ}}_b-{\mathrm{\ϵ}}_f\right)/\mathrm{\σ}\right)\right)$

其中，H_c為第c個候選目標(biāo)圖像塊的置信度，ε_f是候選目標(biāo)圖像塊x在當(dāng)前目標(biāo)前景正字典下的重構(gòu)誤差，ε_b是候選目標(biāo)圖像快x在當(dāng)前目標(biāo)背景負(fù)字典下的重構(gòu)誤差，

A₊為當(dāng)前目標(biāo)前景正字典矩陣，A_-為當(dāng)前目標(biāo)背景負(fù)字典矩陣，為當(dāng)前目標(biāo)前景正字典矩陣下得到的稀疏系數(shù)矩陣，為當(dāng)前目標(biāo)背景負(fù)字典下得到的稀疏系數(shù)矩陣

L_c為第c個候選目標(biāo)圖像塊的相似度，為第c個候選目標(biāo)圖像塊的稀疏直方圖中第j個系數(shù)，ψ^j為第一幀圖像的目標(biāo)模板稀疏直方圖中第j個系數(shù)；J為每一個候選目標(biāo)圖像塊對應(yīng)的稀疏系數(shù)向量的維數(shù)；M為從每幀圖像中采集的圖像塊數(shù)目；

σ表示圖像塊方差，取值范圍為0-1之間。