一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法技术

本发明专利技术公开了一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，根据RGB与HSI空间的定量转化公式，提出对H分量进行帧间保持的方法；根据有无彩色信息将图像像素点分成两大类，分别对其在HSI空间中的光照敏感分量进行校正与约束，并给出在RGB空间内实行的具体操作方法，从而构建出对光照具有鲁棒性的新色彩空间；将建立的新色彩空间运用于经典视觉跟踪算法。本发明专利技术能够使传统跟踪算法保持较高的稳定度和精度，仅对色彩空间进行线性变化，不涉及跟踪算法本身的修改，极大降低了方法整体计算复杂度，同时具备运算复杂度低、实时性好的特点。

A color space construction method with illumination robustness for visual tracking

The invention discloses a method for visual tracking with light color space robust construction method, according to the quantitative RGB and HSI space conversion formula, proposed method to keep the inter frame on the H component; according to whether the color information of image pixels will be divided into two categories, respectively on the in HSI space light sensitive component correction and constraints, and gives the specific operation method implemented in the RGB space, in order to build a new light color space is robust; will establish a new color space used in classical visual tracking algorithm. The invention can make the traditional tracking algorithm to maintain stability and high precision, only linear change of color space and does not involve tracking algorithm is modified, greatly reduces the computational complexity of the overall method, and has low computational complexity and good real-time performance.

【技术实现步骤摘要】
一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法
本专利技术属于光学信号处理与数字图像处理领域，具体涉及一种基于色调保持原则而对光照变化具有鲁棒性的色空间构建方法。
技术介绍
对光照变化具有鲁棒性的跟踪算法研究长久以来都在光学信号处理应用领(如军事目标打击、视频监控和机器人视觉等)中占据一席之地。对于基于目标特征分布的视觉跟踪问题，例如车辆([1]王进花,曹洁.基于特征点的运动汽车跟踪算法研究[J].电气自动化.2011(06))、人脸跟踪([2]肖冰,王映辉.人脸识别研究综述[J].计算机应用研究.2005(08))，树阴遮挡、天气、相机参数等影响而造成的光照强度变化常常引起跟踪结果的漂移。现有的技术研究，大多是利用数学理论对跟踪算法本身进行修正与改进，而并未真正从目标光学特征上进行思考与相关方法挖掘([3]赵欣,陈峰,吴立知.一种改进的meanshift运动目标跟踪算法[J].通信技术.2011(11)；[4]马加庆,韩崇昭.一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法[J].光电工程.2007(04)；[5]侯代文,殷福亮.非线性系统中状态和参数联合估计的双重粒子滤波方法[J].电子与信息学报.2008(09))。为克服光照影响，大量基于颜色信息的视觉跟踪算法应运而生，大致可分为两大类：基于模板更新的方法和基于不变颜色特征的方法。前者利用目标当前帧的颜色状态来预测更新颜色模型，从而保证后一帧对颜色信息的变化具有一定程度的适应性，但该类方法受制于更新速度，无法应对颜色信息的快速变化；后者则是通过计算不变光流场来消除颜色分布的变化概率密度所带来的影响，对光照变化速度具有一定适应性，但其计算量仍较大，无法做到实时处理。
技术实现思路
本专利技术提供一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，可直接运用于传统基于特征分布的视觉跟踪方法，较好地改善了该类方法在光照条件存在显著变化的情况下极易产生跟踪漂移现象的问题。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，步骤如下：首先，根据RGB与HSI空间的定量转化公式，提出对H分量进行帧间保持的方法，即进行色调保持；其次，根据有无彩色信息将图像像素点分成两大类，即彩色像素点和灰度像素点，分别对其在HSI空间中的光照敏感分量进行校正与约束，并给出在RGB空间内实行的具体操作方法，从而构建出对光照具有鲁棒性的新色彩空间；最后，将建立的新色彩空间运用于经典视觉跟踪算法，证明其提升传统跟踪算法的抗光照变化能力。本专利技术与现有技术相比，其显著优势为：(1)在光源强度发生变化的条件下，能够使传统跟踪算法保持较高的稳定度和精度，仅对色彩空间进行线性变化，不涉及跟踪算法本身的修改，极大降低了方法整体计算复杂度，同时具备运算复杂度低、实时性好的特点。(2)一方面从光学本质上解释了光照变化对目标图像特征的影响，另一方面从源头上校正了色彩空间中对光照具有敏感性的分量，大大提升了现有跟踪算法在光照变化环境下的稳定度和精度，由此使得其光照鲁棒性极强。(3)对能够反映目标真实颜色特点且对光照变化不敏感的色分量(即色调分量)进行帧间保持，并对敏感分量进行人为控制与修正，从而消除了光照变化对色空间的影响，提供了一种对光照具有光照鲁棒性的新色彩空间。下面结合附图对本专利技术进一步展开描述：附图说明图1是本专利技术用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法的原理图。图2是各视觉跟踪方法在RGB色空间和本方法提出的色空间上的跟踪结果图，其中，图2-1是MS算法的跟踪结果对比图，图2-2是PF算法的跟踪结果对比图，图2-3是CS算法的跟踪结果对比图，图2-4是PF算法的跟踪结果对比图，各图中实线框表示算法在RGB色空间上的跟踪结果，虚线框表示算法在本专利技术提供的色空间上的跟踪结果，每组第一张图片中的红色框表示手动选取的首帧目标位置。图3是CR曲线图。具体实施方式结合图1，本专利技术用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，步骤如下：首先，在保持各像素点帧间色调信息不变的基础上，根据RGB与HSI(色调-饱和度-亮度)空间的定量转化公式，提出对H分量进行帧间保持的方法，进行色调保持，即利用平移和尺度变换对RGB空间色分量进行线性变换，使得对应的HSI空间中的色调H分量保持不变，同时可对饱和度(S)和亮度(I)分量进行修正所需遵循的约束条件。其中，将传统RGB色彩空间转换到HSI色彩空间：对于任意一幅24比特的基于RGB色空间显示的彩色数字图像而言，首先需要将R、G、B三个分量归一化到[0,1]区间范围，即：将这三个分量分别除以255；然后，其对应的HSI色空间中的H、S、I分量可按照下面的公式进行计算：式中，R、G、B分别表示像素的红、绿、蓝分量，H、S、I分别表示像素的色调、饱和度、亮度分量，arctan(·)表示反正切操作，min(·)表示取极小值操作。进行色调保持的方法为：首先，根据公式(1)中H、S、I与R、G、B之间的数学关系，在三个等式的等号右侧，若R、G、B三个分量同时发生平移或尺度变换，即三个分量同时加上同一个常数或乘以同一个不为0的常数，H的数值是不会发生任何改变的；然后，若某一像素具备H分量，则有且只有平移和尺度变换既能改变S和I分量的数值，又能够同时保证H分量的数值不变；最后，采用相同数值的平移因子或尺度缩放因子，对像素点的R、G、B同时进行平移或尺度变换，即进行平移与尺度缩放，从而改变其对应的S与I分量数值，且保证H分量数值恒定。其次，根据有无彩色信息将图像像素点分成两大类，即彩色像素点和灰度像素点，分别对其在HSI空间中的光照敏感分量进行校正与约束(对HSI空间中除H分量以外会随光照变化而产生变化的色分量S和I分量进行校正与约束，使得各像素的H、S、I分量在连续帧中均保持光照鲁棒特性)，并给出在RGB空间内实行的具体操作方法，从而构建出对光照具有鲁棒性的新色彩空间。由于色调H对光照具有较强的鲁棒性，因此在红(R)、绿(G)、蓝(B)分量进行修正时，必须保证它们对应的H分量在变换前后保持不变。也即仅对整幅图像的各个像素点的R、G、B进行平移和尺度变化，强制使其对应的S、I发生数值变化，而H数值保持不变。对彩色像素点的S分量进行校正：首先，基于光照变化会改变像素饱和度数值的事实依据，将彩色像素点的S分量统一校正为1，即对于像素点饱和度的约束，从而消除饱和度干扰；然后，进行前述平移操作，设置平移因子δ，使用如下公式对S分量进行校正：式中，R、G、B分别表示像素的红、绿、蓝分量，H、S、I分别表示像素的色调、饱和度、亮度分量，min(·)表示取极小值操作(min表示取最小值操作)；最后，通过观察式(2)并结合彩色像素点R、G、B三个分量数值不可能全都相等的条件约束，得出δ的取值：δ＝-min(R,G,B)(3)式中，min(·)表示取极小值操作，即将原R、G、B三个分量分别减去它们的最小值，从而完成饱和度矫正。对彩色像素点的I分量进行校正：首先，基于光照变化会改变像素亮度数值的事实依据，将彩色像素点的I分量统一校正为常数α，即对像素点亮度的约束，从而消除亮度干扰；然后，进行前述的尺度缩放操作，设置尺度因子β，使用如下公式对I分量进行校正：式中，R、G、B分别表示本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，其特征在于步骤如下：首先，根据RGB与HSI空间的定量转化公式，提出对H分量进行帧间保持的方法，即进行色调保持；其次，根据有无彩色信息将图像像素点分成两大类，即彩色像素点和灰度像素点，分别对其在HSI空间中的光照敏感分量进行校正与约束，并给出在RGB空间内实行的具体操作方法，从而构建出对光照具有鲁棒性的新色彩空间；最后，将建立的新色彩空间运用于经典视觉跟踪算法，证明其提升传统跟踪算法的抗光照变化能力。

【技术特征摘要】
1.一种用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，其特征在于步骤如下：首先，根据RGB与HSI空间的定量转化公式，提出对H分量进行帧间保持的方法，即进行色调保持；其次，根据有无彩色信息将图像像素点分成两大类，即彩色像素点和灰度像素点，分别对其在HSI空间中的光照敏感分量进行校正与约束，并给出在RGB空间内实行的具体操作方法，从而构建出对光照具有鲁棒性的新色彩空间；最后，将建立的新色彩空间运用于经典视觉跟踪算法，证明其提升传统跟踪算法的抗光照变化能力。2.根据权利要求1所述的用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，其特征在于将传统RGB色彩空间转换到HSI色彩空间：对于任意一幅24比特的基于RGB色空间显示的彩色数字图像而言，首先将R、G、B三个分量归一化到[0,1]区间范围，即：将这三个分量分别除以255；然后，其对应的HSI色空间中的H、S、I分量可按照下面的公式进行计算：式中，R、G、B分别表示像素的红、绿、蓝分量，H、S、I分别表示像素的色调、饱和度、亮度分量，arctan(·)表示反正切操作，min(·)表示取极小值操作。3.根据权利要求1或2所述的用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，其特征在于进行色调保持：首先，根据公式(1)中H、S、I与R、G、B之间的数学关系，在三个等式的等号右侧，若R、G、B三个分量同时发生平移或尺度变换，即三个分量同时加上同一个常数或乘以同一个不为0的常数，H的数值是不会发生任何改变的；然后，若某一像素具备H分量，则有且只有平移和尺度变换既能改变S和I分量的数值，又能够同时保证H分量的数值不变；最后，采用相同数值的平移因子或尺度缩放因子，对像素点的R、G、B同时进行平移或尺度变换，从而改变其对应的S与I分量数值，且保证H分量数值恒定。4.根据权利要求1所述的用于视觉跟踪的具有光照鲁棒性的色空间构建方法，其特征在于对彩色像素点的S分量进行校正：首先，基于光照变化会改变像素饱和度数值的事实依据，将彩色像素点的S分量统一校正为1，即对于像素点饱和度的约束，从而消除饱和度干扰；然后，进行平移操作，设置平移因子δ，使用如下公式对S分量进行校正：式中，R、G、B分别表示像素的红、绿、蓝分量，H、S、I分别表示像素的色调、饱...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾国华，万敏杰，钱惟贤，任侃，陈钱，张晓敏，王佳节，陈雪琦，隋修宝，何伟基，刘雯彬，姜睿妍，王雨馨，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32