專利名稱：基于光流場估計的自適應(yīng)均值漂移目標(biāo)跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種目標(biāo)跟蹤算法，尤其涉及一種基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法,屬于圖像處理領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目標(biāo)跟蹤方法是圖像處理領(lǐng)域中的重要研究方向之一，在公共安全、智能交通和目標(biāo)定位等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。為此，國內(nèi)外許多研究人員一直致力于該項目的研究。目標(biāo)跟蹤一般是基于對圖像序列的處理，從復(fù)雜的背景中識別出目標(biāo)，并對目標(biāo)的運(yùn)動規(guī)律加以預(yù)測，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的連續(xù)、準(zhǔn)確的跟蹤.
隨著計算機(jī)技術(shù)和圖像算法研究的快速發(fā)展，目標(biāo)跟蹤方法也得到了長足的進(jìn)步，其中Mean-Shift算法由于其運(yùn)行速度快,效果好得到了廣泛的應(yīng)用。Mean-Shift算法,是通過一個迭代的過程，算出當(dāng)前點(diǎn)的偏移均值，然后將該點(diǎn)移動到偏移均值處作為新的起始點(diǎn)，往復(fù)循環(huán)，直到滿足條件為止。但在目標(biāo)跟蹤中，由于傳統(tǒng)Mean-Shift算法采用均值漂移和固定的窗體大小，因此在目標(biāo)運(yùn)動速度很快或尺度發(fā)生明顯變化時，會造成目標(biāo)的丟失，同時也不能處理目標(biāo)全遮擋的情況。目前針對這一不足，提出的解決方法有卡爾曼濾波、粒子濾波和SSD (Sum of Squared Differences)算法等。但均在自適應(yīng)跟蹤上存在各自的缺點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于Mean-Shift算法的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤方法，以提高目標(biāo)跟蹤的區(qū)域自適應(yīng)性，提升對目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性以及能解決目標(biāo)被靜止物體全遮擋情況下的目標(biāo)跟蹤方法.
本發(fā)明的解決方案是利用光流法的特性測出運(yùn)動方向和速度，對窗口位置和大小進(jìn)行預(yù)判和調(diào)整，然后二分法自適應(yīng)分別獲得精確的長寬。再基于色差分析跟蹤方法，解決目標(biāo)被靜止物體遮擋的情況.
本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述解決方案，其方法步驟如下所示
權(quán)利要求
1.一種基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于包括以下步驟 1)利用光流法算出目標(biāo)的移動速度和方向； 2)對下一幀目標(biāo)跟蹤提供預(yù)測位置和目標(biāo)變化趨勢； 3)在新預(yù)測后而得到的窗口內(nèi)利用二分法自適應(yīng)Mean-Shift算法得到漂移結(jié)果； 利用色差分析處理被靜止物體遮擋情況。
2.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述的利用光流法算出目標(biāo)的移動速度和方向步驟 I)在目標(biāo)窗口內(nèi)找取若干特征點(diǎn)；2) 利用光流約束方程
3.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述的對下一幀目標(biāo)跟蹤提供預(yù)測位置和目標(biāo)變化趨勢步驟 1)將獲取的移動速度和方向，為下一幀目標(biāo)跟蹤提供預(yù)測位置；特征點(diǎn)在當(dāng)前幀的位置
4.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述的在新預(yù)測后而得到的窗口內(nèi)利用二分法自適應(yīng)Mean-Shift算法得到漂移結(jié)果步驟 1)建立基于RGB顏色的直方圖分布； 2)假設(shè)物體中心位于~，用允表示當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域的色彩直方圖，么(乂)表示預(yù)測區(qū)域的色彩直方5.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述的利用色差分析處理被靜止物體遮擋情況步驟 1)在目標(biāo)丟失處周圍一定區(qū)域內(nèi)建立一個監(jiān)控區(qū). 2)根據(jù)監(jiān)控區(qū)內(nèi)色差變化，如果色差變化超過一定閾值的點(diǎn)達(dá)到一定數(shù)量時，取色差變化區(qū)域的中心像素點(diǎn)為目標(biāo)中心. 3)均值漂移，計算Bhattacharyya系數(shù),如果相似度較高,表明目標(biāo)已再次出現(xiàn)。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于光流場估計的自適應(yīng)Mean-Shift目標(biāo)跟蹤方法。針對Mean-Shift算法在目標(biāo)跟蹤中出現(xiàn)由于目標(biāo)運(yùn)動速度過快或尺度明顯變化以及目標(biāo)遮擋時導(dǎo)致跟蹤失敗的問題，該方法在基于傳統(tǒng)均值漂移矢量法的同時，引入光流法，在目標(biāo)上找尋特征點(diǎn)，通過特征點(diǎn)前后變化的信息，修正跟蹤窗口中心位置和大小，再根據(jù)Bhattacharyya系數(shù)二分法分別自適應(yīng)得到更為精確的窗口長寬。而針對目標(biāo)被靜止物體遮擋，通過色差分析觀測目標(biāo)被遮擋區(qū)域，利用Bhattacharyya系數(shù)重新捕捉目標(biāo)。
文檔編號G06T7/20GK102800106SQ201210219578
公開日2012年11月28日 申請日期2012年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月29日
發(fā)明者劉怡光, 曹麗萍, 李劍鋒 申請人:劉怡光