基于色斑模型的运动目标跟踪研究

论文摘要

运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要课题,在智能监控、军事国防等方面有着广泛的应用。然而遮挡干扰带来的目标特征保持不稳定的问题,极大影响了目标跟踪技术的鲁棒性。为了适应这种情况,提出色斑模型用于彩色图像中目标的描述,并在色斑模型基础上研究并提出了面向刚体目标及非刚体目标的在遮挡干扰下的跟踪算法。色斑模型从目标的色调概率信息及色斑的方位信息两个角度对目标进行约束,是一种基于区域特征及点特征的融合特征模型。在对色斑模型目标进行运动分析时,可以从多个角度选取特征进行跟踪计算,保证了跟踪算法的鲁棒性。针对刚体目标遮挡干扰下的运动跟踪问题,提出一种基于色斑模型的Kalman滤波跟踪算法。该算法利用离散化的独立色斑进行色调相关匹配,将得到的匹配结果加权得到目标整体运动信息。使用Kalman滤波对色斑质心进行预测,一方面用于缩小下一帧色斑特征匹配时的搜索域,另一方面用于同色斑质心的观测值联合判断遮挡的产生,并在遮挡发生后利用Kalman预测值继续跟踪目标。实验表明,该算法对于刚性目标在遮挡干扰下能实现稳定的跟踪。为了将跟踪目标从刚体扩展到非刚体,提出一种基于色斑模型的MBMW-Shift算法。该算法基于非参数估计理论,将均值漂移算法改进为多色调和极权值的离散化漂移方式。并基于各个色斑之间运动的相关性,设定遮挡判决函数用于遮挡下的跟踪。实验表明,该算法相较于经典均值漂移算法,能够在目标特征丢失的情况下保持鲁棒的跟踪效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题提出的背景及目的
• 1.2 课题的技术现状及问题
• 1.3 主要工作及意义
• 1.4 论文结构组织
• 第二章 运动目标色斑模型
• 2.1 色斑模型概述
• 2.2 色斑模型的预处理
• 2.2.1 色彩空间的选择及转换
• 2.2.2 运动目标分割
• 2.2.3 运动目标分割实验
• 2.3 色斑模型的构建
• 2.3.1 目标区域色调直方图分析
• 2.3.2 基于简单直方图聚类的目标色斑分割
• 2.3.3 色斑方位向量的计算
• 2.4 试验过程及分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 色斑模型下Kalman滤波跟踪算法研究
• 3.1 Kalman滤波估计方法
• 3.2 基于色斑模型的Kalman预测跟踪算法
• 3.2.1 色斑的区域匹配
• 3.2.2 目标运动信息的色斑联合推举
• 3.2.3 遮挡处理
• 3.3 实验结果及分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 色斑模型下MBMW-Shift跟踪算法研究
• 4.1 非参数密度估计的均值漂移算法
• 4.1.1 均值漂移算法
• 4.1.2 均值漂移算法在目标跟踪中的应用
• 4.2 MBMW-Shift算法
• 4.2.1 均值漂移算法存在的问题
• 4.2.2 MBMW-Shift算法
• 4.3 基于色斑模型的MBMW-Shift算法下非刚体跟踪
• 4.3.1 基于色斑模型的跟踪系统设计
• 4.3.2 遮挡下的跟踪策略
• 4.4 实验结果及分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结及展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 进一步的工作及运动分析技术的发展方向
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的研究成果