clear;
clc;
%数据的初始化
%在HSV空间中,将三个颜色分量合成为一维特征向量时,一维向量的大小
v_count=193;
N=500;
%采样粒子的个数
n=52;%179;%400;%52;
%视频序列中的图像帧数
first=1;
%第一帧图像的名称序号
new_sita=0.20;
%(new_sita)^2表示颜色信息的高斯分布方差。
vx=[0,0,0];
vy=[0,0,0];
%得出目标的移动速度
runtime=0;%求取目标速度的时候用
struct_index=0;%存储结构体的指数
%产生随机粒子的方差
sigma_x=3.5;
sigma_y=3.5;
%求前10帧图像与目标模板的相似度
pre_probability=zeros(1,10);
%判断是否进行了重采样
resample_judge=0;
%得到目标模板的初始数据
I=imread('rice.png');
imshow(I);
rect = getrect();
x1 = rect(1);
x2 = rect(1) + rect(3);
y1 = rect(2);
y2 = rect(2) + rect(4);
%得到初始跟踪目标的中心坐标点
x=round((x1+x2)/2);
y=round((y1+y2)/2);
%得到描述目标轮廓的椭圆的长短半轴的平方
hx=((x2-x1)/3)^2;
hy=((y2-y1)/3)^2;
sizeimage=size(I);
image_boundary_x=int16(sizeimage(2));
image_boundary_y=int16(sizeimage(1));
%将第一帧用来选择被跟踪目标的图片存入指定的文件夹中
F = getframe;
mkdir('.\result');
image_source=strcat('.\result\','1.jpg');
imwrite(F.cdata,image_source);
%在第一帧中手动选定的目标进行初始化操作
[H S V]=rgb_to_rank(I);
[Sample_Set,Sample_probability,Estimate,target_histgram]=initialize(x,y,hx,hy,H,S,V,N,image_boundary_x,image_boundary_y,v_count,new_sita);
pre_probability(1)=Estimate(1).probability;
%从第二帧往后循环迭代的进行下去
for loop=2:n
struct_index=struct_index+1;
a=num2str(loop+first-1);
b=[a,'.bmp'];
b=['.\仿真图片1\',b];
I=imread(b);
[H,S,V]=rgb_to_rank(I);
%产生随机粒子
[Sample_Set,after_prop]=reproduce(Sample_Set,vx,vy,image_boundary_x,image_boundary_y,I,N,sigma_x,sigma_y,runtime);
%得出被跟踪目标的在当前帧的预测位置
[Sample_probability,Estimate,vx,vy,TargetPic,Sample_histgram]=evaluate(Sample_Set,Estimate,target_histgram,new_sita,loop,after_prop,H,S,V,N,image_boundary_x,image_boundary_y,v_count,vx,vy,hx,hy,Sample_probability);
%模板更新时和重采用判断时,都要用到归一化的权值Sample_probability
%模板跟新
if(loop<=10)%前10帧属于特殊情况,需要额外进行处理
sum_probability=0;
for p=1:loop-1
sum_probability=sum_probability+pre_probability(p);
end
mean_probability=sum_probability/(loop-1);
else%直接求取均值
mean_probability=mean(pre_probability);
end
mean_probability;
Estimate(loop).probability;
if(Estimate(loop).probability>mean_probability)
[target_histgram,pre_probability]=update_target(target_histgram,Sample_histgram,Sample_probability,pre_probability,Estimate,N,v_count,loop,resample_judge);
%不进行模板更新,但是要对pre_probability进行更新操作
else if(loop>10)
for k=1:9
pre_probability(k)=pre_probability(k+1);
end
pre_probability(10)=Estimate(loop).probability;
else
pre_probability(loop)=Estimate(loop).probability;
end
end
resample_judge=0;
%判断是否需要重采样
back_sum_weight=0;
for judge=1:N
back_sum_weight=back_sum_weight+(Sample_probability(judge))^2;
end
sum_weight=1/back_sum_weight;
if(sum_weight<N/2)
%重采样过程
usetimes=reselect(Sample_Set,Sample_probability,N);
[Sample_Set,Sample_probability]=assemble(Sample_Set,usetimes,Sample_probability,N);%进行线性组合
resample_judge=1;
end
%得到目标运动的轨迹
if(struct_index==1)
routine.x=round(Estimate(loop).x);
routine.y=round(Estimate(loop).y);
else
routine(struct_index).x=round(Estimate(loop).x);
routine(struct_index).y=round(Estimate(loop).y);
end
i=1;
j=1;
while(j<=struct_index)
for new_x=routine(j).x-i:routine(j).x+i
for new_y=routine(j).y:routine(j).y+i
TargetPic(new_y,new_x,1)=0;
TargetPic(new_y,new_x,2)=0;
TargetPic(new_y,new_x,3)=255;
end
end
j=j+1;
end
%画出每一帧图像中跟踪目标的预测中心点
i=1;
for new_x=round(Estimate(loop).x)-i:round(Estimate(loop).x+i)
for new_y=round(Estimate(loop).y)-i:round(Estimate(loop).y+i)
TargetPic(new_y,new_x,1)=255;
TargetPic(new_y,new_x,2)=255;
TargetPic(new_y,new_x,3)=255;
end
end
imshow(TargetPic);
F = getframe;
image_source=strcat('C:\Users\lenovo\Desktop\仿真程序\result\',num2str(loop),'.bmp');
imwrite(F.cdata,image_source);
end
%在灰度图中绘制出被跟踪目标的轨迹
im_routine=redraw_routine(image_boundary_x,image_boundary_y,routine,struct_index);
figure;
title('被跟踪目标的运动轨迹图');
hold on;
imshow(im_routine);
滤波跟踪基于粒子滤波实现视频目标跟踪算法附matlab代码.zip
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视频目标跟踪是计算机视觉领域中的一个关键问题,它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个技术。本资源提供了一个基于粒子滤波的视频目标跟踪算法的实现,适用于MATLAB2019a环境,适用于本科及硕士级别的教研学习。下面我们将深入探讨粒子滤波以及如何在视频中应用它进行目标跟踪。 粒子滤波(Particle Filter)是一种非线性、非高斯状态估计方法,源于贝叶斯滤波理论。它通过模拟大量随机样本来近似后验概率分布,从而估计系统状态。在视频目标跟踪中,粒子滤波可以处理复杂的运动模型和环境变化,对于非线性、非高斯的动态系统尤其有效。 我们需要理解视频目标跟踪的基本流程。通常包括初始化、检测、更新和再定位四个步骤: 1. 初始化:在第一帧中,通过人工选择或自动检测方法确定目标的初始位置和外观特征。 2. 检测:在后续帧中,利用目标的先验信息(如颜色、纹理、形状等)来检测可能的目标候选区域。 3. 更新:使用粒子滤波器对这些候选区域进行评估,每个粒子代表一种可能的目标状态。通过计算每个粒子与上一帧目标状态的相似度,并依据相似度分配权重。 4. 再定位:根据加权后的粒子分布,估计出目标的新位置,并以此作为下一次迭代的起始状态。 粒子滤波的具体实现通常包括以下步骤: 1. 初始化粒子:创建一组随机分布的粒子,每个粒子表示一种可能的目标位置。 2. 预测:根据运动模型,预测每个粒子在下一帧的位置。 3. 重采样:根据当前粒子的权重,使用“重要性权重”进行重采样,使得高权重的粒子被保留,低权重的粒子被淘汰,避免粒子退化问题。 4. 更新:在新位置评估每个粒子,根据目标检测结果调整粒子的权重。 5. 循环:重复预测和重采样过程,直到视频结束。 MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具,它提供了丰富的库函数和工具箱支持图像处理和机器学习任务。在这个项目中,你将找到实现上述算法的MATLAB代码,这可以帮助你理解粒子滤波的工作原理,并应用于实际的视频目标跟踪问题。 总结来说,这个资源为学习和研究视频目标跟踪提供了一个很好的实践平台,通过粒子滤波的实现,你可以深入了解这一领域的核心算法,并掌握如何在MATLAB环境中解决实际问题。对于希望深入理解滤波跟踪和MATLAB编程的本科或硕士学生,这是一个宝贵的资料。
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