基于改进的Camshift目标跟踪算法

基于改进的Camshift目标方法跟踪算法是在原始Camshift目标跟踪方法的基础之上加入距离约束和跟踪框大小约束两个约束条件的一种改进的算法。该算法能够有效地解决遮挡和跟踪目标与背景颜色相似时的跟踪失败的问题。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和稳定性。     

改进Camshift算法的DSP硬件实现目标跟踪方法

针对Camshift算法只对前一帧预测而导致的目标像素脱靶现象,以及目标像素在帧间位移较大的问题,本文提出一种改进Camshift算法的目标跟踪方法.该算法将加权背景直方图和贪心算法融入Camshift算法,利用贪心算法对前两帧图像信息进行处理,预测出目标在当前帧图像中的位置,再根据目标颜色概率,用Camshift算法找到目标的真实位置,最后在TMS320DM642(数字媒体应用的定点DSP)上对该文算法进行硬件系统的实现,并使用EDMA(增强型直接内存访问)方式和Cache技术对系统进行优化.实验结果表明,与传统Camshift算法相比,该文方法在背景与目标相近的情况下跟踪效果更佳,具有很好的鲁棒性和稳定性,适用于复杂环境下的目标跟踪.在系统实现上,优化后的系统平均帧率提升在3帧/s以上,增强了算法的速度.     

一种结合颜色纹理直方图的改进型Camshift目标跟踪算法

针对背景中存在颜色相近目标或目标被遮挡时Camshift算法跟踪失败的问题,提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先,改进算法模型直方图的计算选用颜色和纹理相融合的直方图概率分布,解决了Camshift算法只使用单一的颜色模型、很难适应物体大范围运动造成的背景变化或遮挡的不足;其次,图像权值采用目标模型与目标候选模型特征概率之比的平方根来计算,并用权值进一步估计目标的位置和方向,克服了原始Camshift算法中图像权值仅依靠目标模型计算的不足,大大减少了背景特征对跟踪的影响;最后,利用粒子滤波对运动目标状态进行估计,以克服目标运动引起的遮挡、交错或重叠,进而提高目标位置跟踪精度。实验结果表明,改进算法的平均每帧成功率达到50%以上,平均中心位置误差低于20%。改进算法能有效改善目标跟踪性能,从而实现目标跟踪的有效性、准确性。     

联合多颜色直方图的Camshift行人跟踪算法

针对目标容易受背景干扰或局部的、不完全遮挡时Camshift算法易产生局部最大值导致丢失目标的问题。通过人体姿态估计算法检测到行人边界框和关节点位置,依据的关节点位置提取行人的身体部分,进而得到局部颜色直方图;通过行人边界框,计算全局直方图均衡化;利用行人间局部直方图的相似性得分,预测下一帧中目标行人可能的位置,并以此确定Camshift算法的搜索区域。通过实验证明,改进后的算法可以更好地跟踪行人。     

基于改进Camshift算法的移动机器人运动目标跟踪

提出了一种改进的Camshift跟踪算法来获得目标质心的位置,并在此基础上设计了一种采用单目视觉和声纳反馈信息的移动机器人运动目标跟踪系统.改进的Camshift算法通过自适应地扩展搜索窗口,解决了传统Camshift算法在跟踪中因目标加速度而引起的目标瞬间丢失问题.分析了移动机器人对运动目标的搜索、跟踪及避障等3种基...     

一种改进的Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛,针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰、丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法;该算法检测SIFT特征点,并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。     

改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法

为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns, LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

一种改进Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛。针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰,丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法。该算法检测SIFT特征点并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。     

基于NCC匹配的Camshift目标跟踪算法

目标跟踪一直以来都是机器视觉的热点问题,通常目标跟踪主要是通过寻找上下帧的相似特征来确定目标位置。Camshift算法在目标跟踪过程中一般利用的是目标的颜色信息,但在目标受到类似颜色干扰时容易跟踪失败,而NCC算法能够利用目标的结构特征。提出了一种结合Camshift与NCC的跟踪算法,使用Camshift对目标位置进行定位,同时在定位区域利用缩放比例进行NCC匹配得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的,对比当前传统跟踪算法其跟踪性能有着显著的提高。     

Mean-Shift跟踪算法研究及LabVIEW实现

介绍了Mean-Shift目标跟踪算法的基本原理,针对核函数带宽在跟踪过程中固定不变的问题,给出了改进的Camshift方法,同时,讨论了基于Kalman滤波的目标模型更新算法。利用LabVIEW实现了Mean-Shift目标跟踪算法,实验表明该方法可以对室外场景单个物体和多个物体进行跟踪,可以应用于视频监控领域。     

基于改进型Camshift和卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法

针对车辆跟踪过程中跟踪目标丢失或者失败的情况,提出一种改进型Camshift(Continuously Adaptive Mean Shift)算法和卡尔曼滤波相结合的跟踪方法。首先,利用卡尔曼滤波器实现跟踪目标的位置估计,以克服目标被遮挡造成的跟踪失败的问题,然后再利用改进型Camshift算法依据目标距离搜索中心的位置,对H分量创建的颜色直方图中的每个像素位进行高斯模型核函数的加权处理,并自适应计算得到最优的搜索窗口,从而改善了传统Camshift不能直接抵制噪声干扰的缺点,解决了因跟踪目标在同色背景噪声干扰下出现的丢失问题。最后通过仿真实验表明:改进型Camshift算法和卡尔曼滤波的结合有效地提高了车辆跟踪的准确性和连续性。     

机场跑道的图像监测系统设计与实现

以图像处理技术为基础,依托VS2010平台,利用OpenCV函数库开发了机场外来物FOD(foreign object debris)监测系统。从硬件、系统工作流程两方面提出了建立机场监控塔、监控中心和应急中心3个服务平台的方案。基于图像技术,设计了以自动阈值分割技术结合背景差分法、三帧法的目标识别模块和以Camshift为关键技术的目标跟踪模块,实现了前景目标识别和多目标跟踪两大功能。测试结果显示,目标识别准确率和精确度均较高,且受环境影响小,系统可靠性高。     

基于前景概率函数的目标跟踪

针对不规则目标跟踪中初始窗口内包含背景像素导致特征模板不准确的问题,提出前景概率函数以及基于前景概率函数的目标跟踪算法.首先根据目标所在区域与背景区域的颜色分布建立前景概率函数,并以此计算目标区域中像素的前景概率,削弱背景像素的干扰,得到更准确的目标特征模板.将目标区域像素的前景概率引入均值迁移跟踪框架中,实现目标的迭代定位;在跟踪收敛后重新计算收敛区域中的前景概率分布,根据其反向投影图的尺度变化调整跟踪窗宽;最后利用Bhattacharyya相关系数对目标特征模板进行自适应更新.实验表明,该算法能够有效抑制背景像素的干扰,在目标尺度变化时能够准确调整跟踪窗宽,减少迭代次数,满足实时跟踪的需要.在复杂背景中跟踪性能也始终优于传统的均值迁移跟踪算法.     

基于Camshift算法的虹膜实时跟踪

针对人眼虹膜跟踪中存在的眨眼和眼睑遮挡问题,提出了基于Camshift算法的虹膜跟踪方法。首先使用Adaboost学习算法进行人眼初步定位,然后加入三庭五眼的比例模型精确定位人眼;在人眼定位的基础上使用一个圆形滑动窗遍历人眼灰度图像,其中平均灰度最小的圆形窗可初步定为虹膜区域;将以上步骤检测出的虹膜作为Camshift算法初始模板,建立虹膜的颜色概率图,利用虹膜的颜色特征完成跟踪。实验证明本算法的虹膜跟踪准确率达到84%;并能解决眨眼和眼睑遮挡问题,保证了跟踪过程的鲁棒性。     

基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

一种结合背景差分的改进CamShift目标跟踪方法

针对传统的CamShift目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域,以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题,提出了一种结合背景差分的CamShift改进方法.首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift算法的初始搜索窗,以解决手动选择跟踪目标的问题;然后在跟踪的过程中比较CamShift算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标,根据设定的阈值来选择CamShift算法下一帧的搜索窗,以解决目标色与背景色相似的问题.仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标.