基于视觉显著性的Wang-Landau蒙特卡罗采样突变目标跟踪算法(2013年)资源-CSDN文库

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第

卷第

期

2013

年

月

厦门大学学报(自然科学版)

No.4

2013

Journal

Xiamcn

Univcrsity

CNatural Scicncc)

doi:

10.

6043/j.

issn.

0438-0479.

2013.

04.

012

基于视觉显著性的飞再

Tang-Landau

蒙特卡罗

采样突变目标跟踪算法

江晓莲，李翠华兴，刘镑，刘薇

(厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门

361005)

摘要:突变运动目标的鲁棒跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于视觉显著性的

Wang

Landau

蒙特卡罗采样

CWLMC)

跟踪算法，用于解决复杂场景下目标发生运动突变的跟踪问题.该算法首先对全局场景

进行分块获取子区域，然后使用

WLMC

方法进行目标状态采样来跟踪发生运动突变的目标.算法将视觉显著性作为先

验引人跟踪框架，提出了结合显著性先验的接受函数，通过每个子区域的显著性计算来引导马尔可夫链的构造.和以往

方法相比，该算法既保留了

WLMC

采样方法对全局状态空间的广度覆盖性，又以视觉显著性特性引导采样，避免了全局

采样的盲目性，从而提高采样效率.实验结果表明，该算法对发生运动突变的目标进行跟踪，具有良好的鲁棒性.

关键词:突变运动跟踪;视觉显著性;

Wang-Landau

蒙特卡罗采样

CWLMC)

中图分类号:

文献标志码

文章编号

:0438-0479(2013)04-0498-08

复杂背景下的运动目标跟踪一直是计算机视觉的

重要研究方向之一

[1-2J

其中，对突变目标的跟踪，由于

其运动的不可预测性，使之成为跟踪领域的难点.常见

引起目标发生运动突变的场景主要有

种(如图

所

示)

:1)带镜头切换的视频;

目标发生运动突变的

视频

;3)

低帧率视频.目前主流的基于采样的跟踪算

法，如粒子滤波算法

[3-4J

、马尔可夫蒙特卡罗采样

CMC

MC)

方法[叫、数据驱动

MCMC

算法

[7J

等，大都基于

目标运动平滑性的假设，因此当目标发生运动突变时，

这些经典算法很容易丢失目标.

最直接解决突变运动困境的方法是对目标的状态

空间进行穷举搜索，但由于目标的状态空间通常是高

维巨大的，穷举方案在实践中并不具有可行性.目前针

对运动突变的主要算法有自适应马尔可夫蒙特卡罗采

样方法

CA-MCMC)[8J

，随机逼近蒙特卡罗采样方法

CSAMC)[9

及

Wang-Landau

蒙特卡罗采样方法

CWLMC)[11-13J

等.其中，

A-MCMC

通过自适应地调整

运动方差来克服运动突变，它的缺点在于当目标的状

收稿日期

:2013-03-12

基金项目

国防基础科研计划项目;国防科技重点实验室基金项

曰:高等学校博士学科点专项科研基金项目

(20110121110020)

提通信作者:

chli@xmu.

edu.

(a)

镜头切换情况

(b)低帧率视频

图

突变运动示例

Fig.

1 Example

abrupt

motion

态空间过大时，无法提供一个有效的采样策略，因而容

易陷入局部最优困境

;SAMC

算法和

WLMC

算法则

对全局状态空间划分子区域，然后进行两阶段采样.它

们通过各自的机制来保证采样点对全局状态空间的覆

盖，从而有效地捕获突变目标.这

种算法的缺点是由

于目标状态空间的广度性，基于全局无先验知识的采

样方法带有盲目性，因而采样效率较低.

近年来，视觉显著性检测方法逐渐受到关注.显著

性检测方法的输出结果是一个显著性灰度图，图中每

个像素的灰度值代表该像素在输入图像中的显著

在，

JtJ

江晓莲等:基于视觉

lEl

若

Ftt

的

Wang-Lanclau

蒙特卡罗采柯:突变日标跟踪算法

ny ny

度

跟著性检测的代表算法有由

ltti

等

提

11\

的基

于空间域的显著图计算模型、

Hou

等

LHìj

提出的基于频

谱域的显著性模型等.但这些经典模型在实际运用中

并未达到预期效果.

Federico

Perazzi

等

于

2012

年

提出的显著性滤波器

(saliency

fil

tcrs)

算法句由于较快

的计算速度和出色的检测效果而受到关注.将视觉显

著性计算模型引人跟踪系统中，通过模拟人类特有的

视觉选择性注意机制，可以实现自底向上与自顶向下

模型的结合.

本文针对突变运动的特点，将视觉显著性作为先

验引人跟踪框架，提出了基于视觉显著性的

WLMC

跟踪算法.

视觉显著性计算

基于视觉的图像显著性计算是罔像处理领域一个

有价值的工具.将显著性计算引入到视觉跟踪领域，为

跟踪的采样阶段筛选重要区域，从而缩小目标搜索范

围.将计算资源优先分配给这些目标出现的高概率区.

从而提高跟踪效率.为跟踪算法的鲁棒性提供保障.

本文采用显著性滤波器算法

[IIJ

进行图像的显著

性估计.该算法基于对比度进行显著性估计，主要包括

以下

个步骤:

1)超像素提取

该算法首先使用改进版的

SLIC

(simple

linear

erative

clustering

algorithm)Llï-18

算法对原始图像进

行提取工作.显著性滤波器算了去对

SLIC

超像素方法

进行适当修改，采用更接近人类视觉的

CIE

Lab

空间

进行走

-means

聚类，从而对原图像进行提取操作.然后

对图像的提取结果进行元素的独特性度量和分布性

度量.

独特性度量

所谓元素的独特性，是指该元素和其他元素的差

异性，描述了该元素从其他元素中凸显出来的能力.这

里的元素指的是图像提取操作中获得的超像素.显著

分布性度量

虽然显著性意味着元素的独特性，但含有独特性

元素的区域并不一定就是显著性目标.一般情况下，属

于背景的颜色会相对分散于整个因像区域，而属于前

景目标的颜色在图像中则表现得相对紧凑集中.因此，

显著性滤榄器算法通过元素分布性度量来将邢些聚集

在图像某个特定区域的独特性元素渲染得比那些分布

于整个区域的独特性元素更加显著.

的显著图生成

显著罔生成步骤将独特性度量和分布性度量的结

果结合起来，然后将每个超像素的显著性值分配给该

超像素所包含的像素点，从而得到一个像素级的显著

性灰度图.

显著性滤波器算法的过程如图

所示.

WLMC

算法

WLMC

采样方法门

是统计物理学领域用于准

确估计状态密度

(density

states

DOS)

的方法之一.

所谓

DOS

，是指在一块给定能量的分区内含有的状态

数.由于要精确得到所有能量分区的

DOS

值较为网

难

.WLMC

方法通过蒙特卡罗采样来近似估计

DOS.

假设将能量空间

分成

个不相交的子能量

空间=

12=

门

白.

i #- j ,

，}

ε{1

，…

，

d}.~Ei

二

(1)

all i

每个子空间的状态密度表示为

g(E

).该算法为

每个能量子空间建立直方图

)

，

初始化为

，并进

行直方图统计.

采样方法通过随机游走访问每个能量子空间.当

某个子空间

被访问时，算法对相应的直方图

)

进行加

操作，并修改该能量子区域的状态密度[

12]

g(E

) •

g(E

) X f ,

其中

为修正系数，通常取大于

的值.

(2)

性滤波器算法将元素

的独特性定义为元素

与其余

对所有

，

)

初始化为

并且依据公式

(2)

逐

元素

在

CIELab

空间的加权距离之和.

步增长.随着蒙特卡罗模拟的进行，将会产生一个平坦

(a)

原图片

(b)提取

(。独特性

(d)

分布性

(功显著性图

σ)

客观标注

图

显著性滤波器算法过程

[16J

Fig. 2

Ill

ustration

of the main phases of the saliency

filters

孔

19orithm

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