超复数整体描述彩色图像的实时彩色视频跟踪算法制造技术

本发明专利技术属于视频图像处理技术领域，具体为一种基于相关的实时彩色视频目标跟踪的新方法。该方法通过局部彩色图像搜索的方式进行目标跟踪，提出利用超复数整体描述的彩色图像质量相关因子作为特征参数。该特征参数描述了彩色图像之间的相似性，从而可以由彩色图像质量的相关因子值来表征被跟踪目标与目标模板的相似程度，且能同时充分有效地利用彩色视频的色彩信息，以达到准确跟踪目标的目的。实验结果表明，提出的描述目标的特征参数及其相应的跟踪算法可以对彩色视频中的目标进行有效的跟踪。

Real time color video tracking algorithm for color images based on hyper complex integral

The invention belongs to the technical field of video image processing, in particular to a new method based on related real-time color video object tracking. In this method, target tracking is performed by local color image search, and color image quality related factors are described as feature parameters. The characteristic parameters describe the similarity between color images, which can be related to color image quality factor value to characterize the similarity of the target tracking and target template, which can also effectively use the color information of the color video, to achieve accurate tracking target. Experimental results show that the proposed feature parameters and their corresponding tracking algorithms can effectively track objects in color video.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频图像处理
，具体为一种采用超复数整体描述彩色图像的质量参数作为目标跟踪的特征参数，而进行实时彩色视频目标跟踪的方法。
技术介绍
序列图像中运动目标的检测与跟踪，通过是指对拍摄的图像序列进行分析，检 测出运动目标并计算出目标在每帧图像上的位置，然后给出有关视频目标运动的相关参 数和规律的方法。这一问题是计算机视觉研究的主要内容之一。计算机视觉是一门多学 科交叉的学科，涉及图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、神经网络、计算 机、心理学、生理学、物理学和数学等。 视频跟踪技术是计算机视觉中一个必不可少的关键技术，它在机器人视觉导 航、军事视觉制导、安全监测、交通管制、医疗诊断、视频压縮以及气象分析等许多方 面都有广泛应用。如军事方面，已被成功地应用于武器的成像制导、军事侦察和监视 等。早期电视和红外跟踪器均采用单一工作模式，必须完全用硬件实现。现在的跟踪可 以计算机为基础，采用图像处理与模式识别技术，利用程序控制实现多种功能。多模跟 踪器已经用于电视和红外成像系统，如美国的坦克破坏者和海尔法等导弹的制导系统。 近年来，人工智能被应用到视频跟踪中，有效地提高了系统的自适应能力。民用方面， 如视觉监控，已被广泛地应用在社会生活的各方面。视频跟踪可应用于社区和重要设 施的保安监控；用于智能交通系统中进行车辆的实时检测和追踪，可以得到车流量、车 型、车速、车流密度等等许多有价值的交通流参数，同时还可以检测事故或故障等突发 状况。整个系统的流程框图如图1所示。 视频跟踪技术中最重要的一个问题就是如何表示被跟踪的目标。现有的方法有 基于滤波器组的方法[l]，基于子空间的方法[2]和基于模板相关的方法[3]。其中基于模 板相关的方法由于实现容易，算法的效率高，在实际的应用中被广泛的应用。 基于模板相关的视频目标跟踪算法的主要思想是，预先建立一个表示目标或待 检测物体的模板作为识别和确定目标位置的依据，用目标模板与实时图像中的各个子区 域图像进行比较，找出和目标模板最相似的一个子图像的位置，就认为是当前目标的位 置。不过，传统的基于模板相关的视频目标跟踪算法具有几个明显的缺点。首先，基于 模板相关的视频目标跟踪算法的鲁棒性不够强，环境的一些光照变化就会严重的影响跟 踪的效果。其次，基于相关的视频跟踪算法只适合用于黑白视频跟踪，由于其没有考虑 彩色视频中的色彩信息，在彩色视频跟踪中的表现不理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于相关的实时彩色视频目标跟踪的新方法，提出 用超复数整体描述彩色图像的质量参数作为检测目标的特征参数，从而整体上综合考虑 彩色图像的红(R)，绿(G)，兰(B)三基色的全部信息，因此能更好地反应出彩色图像的相 并定义(2》似性。 1843年，哈密尔顿提出了一个有用的复数称之为超复数，也称四元数。超复数 可以看成复数的推广，它包括一个实部分量和三个虚部分量。超复数空间的点可以表示 为<formula>formula see original document page 4</formula>,=一,=jJt =—智=《，Ai =— 汰=j 如果希望描述彩色图像R， G， B三色分量的内在的联系，式(l)的超复数可以 将彩色图像的三色分量作为一个矢量整体进行如下的无实部的纯超复数描述[4]: f(m， n) = R(m， n)i+G(m， n)j+B(m， n)k (3) 式中R(m， n)， G(m， n)， B(m， n)分别表示在彩色图像坐标(m， n)位置上的 R， G， B三色分量的数值。设有两幅彩色图像X和Y， X={Xl|i=l， A M}， Y = {yji = 1， A M}，其中Xm和ym为用纯超复数表示的彩色图像像素点，即 xm = xr(m)i+xg(m)j+xb(m)k (4) ym = yr(m)i+yg(m)j+yb(m)k 式中x/m)， Xg(m)， xb(m)和y/m), yg(m)， yb(m)分别为X和Y两幅彩色图像的 R， G和B的分量。对两幅彩色图像X和Y定义通用的彩色图像质量指标(UCQI)为[6]: 5 (-V， ..、■)=<formula>formula see original document page 4</formula> I ii x ii y|为超复数均值P x和P y乘积的模值，超复数o xy的极坐标形式是o xy = |oxy|ee，而iix， iiy，、和Oy为纯超复数，根据超复数的乘法运算法则，纯超复数 的平方为实数，其结果等于纯超复数模值的平方。式(5)定义的质量指标考虑到了色彩失 真，相关损失，亮度和对比度失真，以及R， G， B三色之间失真的组合。为了说明这 些失真，我们可以将式(5)重写成如下形式<formula>formula see original document page 4</formula>式(6)中考虑了IPQI叫PIIQI 我们知道超复数的模值代表了彩色图像的亮度信息，那么当式(6)中第一项在测 量彩色图像X和Y的亮度差别的同时，第二项评价的是彩色图像X和Y的对比度的类似 性，而第三项代表彩色图像X和Y的相关系数，它的模值在测量彩色图像X和Y的线性相关性的同时通过其幅角e评价这两幅彩色图像之间的色彩失真[6]，而e =0表示两幅彩色图像之间没有色彩失真[6]。简而言之，式(6)的模值反映了两幅彩色图像空间和 结构相似度的信息；而ee反映了两幅彩色图像色彩信息的变化，相当于对两幅彩色图 像计算互相关得到的结果。需要特别强调是，由于<formula>formula see original document page 5</formula>避腦！ (7) 因此式(6)测量的彩色图像X和Y的相关系数考虑了R， G， B三色分量的内在联系。即式(7)中的点乘和叉乘表达的R， G， B三色分量的内在联系。 本专利技术提出的使用图像质量参数作为检测的特征参数，流程图2所示。 局部图像搜索的目标跟踪算法的流程为 (1)在第一帧图像中选取跟踪的目标以及相应的目标模板，目标模板为刚好能够 包含目标的矩形框。 (2)在当前进行目标跟踪的图像帧中选定搜索的范围选取以目标模板的中心为 中心，以目标模板长宽的倍数(例如2倍，3倍，….，等)为长宽的一个矩形区域为局 部搜索范围。 (3)使用目标模板对搜索范围内的每个和目标模板等大小的子图像进行彩色图像质量参数的计算，即计算式(6)。当其数值达到最大时，则认为目标跟踪成功。 (4)阈值模板更新。考察当前的跟踪成功的彩色图像质量参数的数值，即式(6)的数值，若其大于某一个阈值(大量实验表明0.9为一个合适的阈值)，将对应的子图像更新为目标模板；若其小于该阈值，表明此次跟踪的目标出现了部分遮挡情况，继续使用原来的目标模板。 技术效果 在不同的应用场景中，进行了大量的实验。图3到图4为其中两个跟踪实例。 可以看到在不同场景中针对不同的跟踪目标，该算法都是十分有效的。 另外，为了验证我们的使用的跟踪本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种实时彩色视频目标跟踪的新方法，其特征在于应用“超复数整体描述彩色图像的质量相关因子”作为跟踪彩色视频目标的特征参数，及其局部搜索的跟踪方法与更新策略。

【技术特征摘要】
一种实时彩色视频目标跟踪的新方法，其特征在于应用“超复数整体描述彩色图像的质量相关因子”作为跟踪彩色视频目标的特征参数，及其局部搜索的跟踪方法与更新策略。2. 根据权利要求1所述的实时彩色视频目标跟踪的新方法，其特征在于应用于目标跟 踪的特征参数——超复数整体描述彩色图像的质量参数。该参数综合考虑了彩色图像的 整体信息，可以很好的反映两幅彩色图像对于人眼的区别。因此可以达到人眼的目标跟 踪能力。3. 根据权利要求1、 2所述的实时彩色视频目标跟踪的新方法，其特征在于应用跟踪 目标的特征参数——彩色图像的质量参数通...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈应光，
申请(专利权)人：上海龙东光电子有限公司，
类型：发明
国别省市：31[]