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。     

基于Kalman 滤波的Camshift 运动跟踪算法

提出将Camshift与Kalman滤波相结合的方法.首先,通过二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小,保证Camshift跟踪的可靠性;然后,在Camshift算法的基础上,通过卡尔曼滤波对搜索窗口进行运动预测,保证实时跟踪.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,采用此方法仍能有效地跟踪到目标.在真实视频数据上的实验结果表明该方法具有很好的应用前景.     

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。     

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。     

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。     

基于改进Camshift的蒸汽发生器堵板螺栓视觉定位研究

为缩短强辐射环境下核电站蒸汽发生器堵板操作时间,研制了一种基于改进Camshift算法的核电站蒸汽发生器堵板螺栓视觉定位系统,协同操作机器人实现螺栓的自主定位、拆卸和安装工作。对经典Camshift算法进行了改进,考虑饱和度S分量上的特征信息,建立H-S二维直方图,提出通过颜色相似度的比较,将可分离性好的目标子区域结合机器人本体移动信息和机器人计算出的堵板螺栓信息作为更新Camshift算法的搜索窗口;并利用直方图补偿策略,提高螺栓定位精度。此外,在基于Cortex-M4的STM32高性能处理器平台上,验证了该算法的高效性;并将采集的视频信息及处理信息实时显示在7英寸LCD显示屏上。实验表明,该定位系统具有良好的鲁棒性及快速性,为嵌入式视觉定位工程开发提供了基础。     

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.     

改进的Camshift目标跟踪算法的研究

Camshift算法是一种常用的跟踪算法,使用传统的Camshift算法追踪目标时,在目标与背景色调一致,或者目标与镜头相距较远的情况下可能会跟踪失败。通过分析Camshift算法的不足,从目标初始化和阈值筛选这两方面做出了改进;将原算法中的单框圈定目标改进为双框取定目标,阈值不变改进为自动调整阈值。实验结果证明,该算法具有一定的先进性,在目标较小或者目标移动迅速的情况下也能准确地进行跟踪,提高了算法对背景的适应能力以及跟踪的成功率和准确率。     

基于ORB特征点匹配的改进Camshift运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪方面,当前比较常用的算法就是Camshift算法。针对该算法容易产生目标丢失的情况,在本文中提出一种基于ORB(oriented brief)特征点匹配的Camshift改进算法。原Camshift算法可以从目标的颜色直方图模型得到每帧图像的反向投影图,根据目标的大小自适应地调整搜索窗口尺寸,并迭代计算各目标窗口的质心位置,从而自适应地扩展搜索窗口。但是当发生目标丢失的情况时,缺少重新寻找得到目标的机制。本文通过引入ORB算法对运动目标进行匹配从而解决了这个问题。仿真实验结果表明,改进算法相对原算法具有良好的跟踪效果,可以实现持续跟踪。     

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。     

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...     

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.     

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。     

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。     

基于超像素分割的视频目标检索

针对视频监控中的颜色特征检索,提出一种基于超像素分割的视频目标检索算法:该算法首先对视频帧序列按颜色及空间位置进行超像素分割,分割成若干个超像素区域;然后对每个超像素区域颜色值进行均值化处理;最后基于超像素区域进行颜色目标检索.为了验证算法的有效性,以监控拍摄的户外视频数据进行仿真实验,实验结果表明该算法能准确检索出所...     

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。     

公路视频中实时车流密度检测算法

公路上固定相机拍摄的视频中背景难以自动更新、运动目标难以快速准确识别和车流密度难以快速获得的问题,提出了一种车流密度实时检测算法。首先,将统计直方图法和多帧平均法相结合,提出固定窗口背景自动更新算法来获得视频的背景图像;其次,使用背景差分法获得前景区域、前景掩码和背景区域;第三,使用腐蚀和膨胀的方法去除微小区域,以及将较大区域内部的空白点进行填充;第四,提出使用行扫描标记算法获得运动目标的最大矩轮廓,并消除运动目标的部分阴影;最后,根据设定阈值过滤掉微小目标,统计瞬时车流量,并根据预设值计算车流密度。该系统使用Visual Studio 2010和Open CV实现,实时效果良好。     

视频监控中的目标检测及自动跟踪技术

目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题.本文提出了一种目标跟踪方法,包括检测和跟踪两个模块.检测模块完成识别目标,生成具有最佳学习的、可靠性的目标信息;跟踪模块使用特征点提取的目标信息跟踪感兴趣区域,该模块使用Camshift和光流估计来测算目标位置.实验结果表明,所提出的方法可以用来自动跟踪视频中移动的目标.     

一种无线视频传感器网络的协同目标追踪算法

无线视频传感器网络由嵌入摄像感知装置的无线传感器节点组成。节点可以获得图像视频等更加直观的客观物理量,通过参数标定直接获取目标位置坐标,实现快速精准的目标定位。相比传统传感器网络, WCSN使得目标跟踪内容更加丰富。基于WCSN的特点,提出了运动趋势动态分簇目标追踪算法。该算法在网络中形成一个动态簇,根据目标的移动而动态更新簇内成员,选举新簇头对目标进行追踪,直到目标走出监测区域。仿真实验结果表明,WTDC算法较传统目标追踪方法计算简单、效率更高。     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.