论文研究-一种基于Camshift和LBP的目标跟踪改进算法 .pdf

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一种基于Camshift和LBP的目标跟踪改进算法,王聪,王海婴,针对Camshift算法不能有效处理背景与前景颜色相近以及背景复杂等情况,本文提出了一种基于Camshift和LBP的目标跟踪改进算法。利用改进��
山国武花论文在丝 中心像素与邻域像索之间的差值,并对这个差值进行二值化,从而得到对中心像素所在位置 的纹理变化的描述。算子的一般形式定义如下 ()=∑( 式 其中表示局部邻域中心点像素()的灰度值,是在半径为的圆形对称区域内 个相等空间像素灰度值。函数()定义如下 式 如下图为一种情况 )°通过改变和,我们能够得到角空间 中不同量化和空间分辨率的算子。并且多分辨率分析可以通过各种 算子实现。 二进制模式 阈值 十进制值 0 图阈值化具体过程 通过以上分析,我们可以计算出每一个点的纹理特征,其值均在到之间。因此一个 结合了颜色和纹理的外观模型被构造岀来,它包括颜色通道和纹理模式。然而,和基于目标 衣示的常规颜色比较后发现,这种直接的结合方式并不能改善 的跟踪效果。还需 要进步分析纹理模型,将主要部分提取出来,将次要信息去除掉,方面能够提高运动目 标表示的准确性,另一方面还会降低运算的复杂度。因此,找到一种新的结合方式就显着尤 为重要了 如下图所示,有和统一纹理模式。每一和的统一模式均被看做一个 微基元。其中这些局部微基元包括点,平坦区域,边界,线端和角点。在下图中,白色圆圈 代表“”,黑色圆圈代表“0。在目标描述中,诸如边界,线端和角点被认为是主要的统一模 式,代表了目标的主要特征,而点和平坦区域则被称为次要统一模式,代表次要特征信息。 ● ●● 亮点 亮点 线端 山国武技论文在丝 角点 边界 角点 线端 暗点或光滑区域 暗点或光滑区域 图 和统一纹理模式 在图中,与次要统一模式相对应的是和,非统一模式是。与主要统一模式 对应的是五种模式。等式将次要统一模式仝部归为非统一模式。一般来说,对于措述 目标,其主要的特征比次要特征要重要的多。因此,我们通过等式提取出了与主要 特征相对应的像素,然后才利用颜色与纹理的结合特征来对目标建模 综合算法 仅仅利用纹理信息并不足以实现复杂场景下的目标跟踪,还需要与色调分量进行结合, 具体的结合算法步骤为 从视频序列中输入图像; 选定运动目标,手动对搜索窗口的大小和位置进行初始化; 针对每一个像素,与其周围个点的像素值进行比较,如果周围点大于中心像素点, 则将赋给周围像素点,反之为; 统计由变和由变的次数,如果跳变次数为或,则将周围个像素点的 和量化到 的范围,其余情况均为; 如果当前啧为搜索窗口初始化的第一帧,则统计当前矩形框中各个纹理级别像素的 个数,以纹理直方图的形式表示,这里共有个级别; 利用得到的纹理直方图,对整幅图像进行反向投影,得到纹理概率分布图 将此纹理概率分布图与色调概率分布图进行相与运算,得到的灰度图像作为共同作 为 算法的输入图像; 对搜索窗的位置和大小进行吏新; 在下一帧中利用第步得到的位置和大小初始搜索窗: 珧回到第步。 实验分析 为了验证本文提出的算法,这里选取了段视频序列,与 算法及之前的结合 算法进行了比较,通过观察跟踪效果,从而得到算法性能的好坏。 山国武技论文在丝 改进算法算帧 第帧 改进算法第唢 图背景干扰场景 分析图背景干扰情况可以待到,对于 算法,由于背景色调与前景目标色调 很相近,导致了跟踪性能的降低,表觋在外接搜索矩形框的扩大化甚至是丢失。图的 结果为本文最终算法的跟踪效果图,即在 基础上融合了纹理信息,可以看到两帧 中,运动目标均被精确的标定出米。 第帧 第帧 第帧 改进算法第帧 改进算法第帧 改进算法第帧 图 复杂背景场景 图是复杂背景场景,从图中可以看到光线比较暗,目标运动速度也较快,并且车辆 的颜色与路面极为相似,这些都会对跟踪产生不利影响。图为 算法对于真实 场景的效果,可以看到随着帧数的増加,外接矩形框在不断的扩大,跟踪效果也在降低;图 的改进算法则自始自终都精确的对车辆进行跟踪,可以看岀木文的算法在处理目标运 动速度过快,背景颜色与目标相近以及光线昏喑的并发情况有很好的效果 山国武技论文在丝 Cammann算法翅距离与框对距离 量算绝巨离与相对距离 实线为相对距离 虚线为绝对腾 虚线为单对距离 算法 改进算法 图日标运动相对与绝对距离比较 如图所小两种算法中,搜索框跟踪目标时在每一帧中移动的相对距离与累积绝对距 离。这两种距离均反应了目标跟踪算法的稳定性及平滑性。其中实线为相对距离,虚线为绝 对距离。对于 算法,其相对距离整体上波动较大,特别是在第帧之后,绝对 距离曲线在上升累积过程中也有较大波动,说明 算法跟踪的稳定性及平滑性不髙。 最后分析本文提出的改进算法,可以清楚的看到相对距离曲线非常平稳,没有大幅度的波动, 绝对距离线近似于直线,说明本文提出的算法能够很好的对目标进行稳定持续的跟踪。 结论 本文给出了·种基于 和的目标跟踪改进算法。该算法利用局部二值化模 式提取出目标的纹理信息,通过直方图的形式统计各级纹理的分布,从而得到纹理反向投影 图。将此投影图与色调投影图相融合,共同作为 的输入图像,进行后续跟踪。实 验证明,该改进算法能够有效解汏背景干扰引起的跟踪丢尖问题,并且有良好的实时性和持 续性 参考文献 刘海波,沈品,郭耸 数字图像处理技术详解北京:机械工业出版社, 李阳智能监控系统中运动目枟检测与跟踪算法研究哈尔滨:哈尔滨工程人学,

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