【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术属于图像处理与目标跟踪领域，具体为，根据图像8邻域微分值建立微分图像，利用微分特征建立目标模板和候选区域的微分直方图模型，并确定候选区中心位置的更新向量。将其与利用颜色特征信息确定的候选区中心位置的更新向量相融合，得到改进方法的更新向量。图像的微分信息包含了图像的细节信息以及像素的相对空间位置信息，提高了模型建立时信息的利用率，能够提高目标模型的建模精度。本专利技术在复杂的背景情况下具有更强的抗干扰性能，能够有效提高目标跟踪的稳定性。本专利技术适用于运动目标跟踪系统中。【专利说明】—种改进的Meanshift目标跟踪方法
本专利技术属于图像处理与目标跟踪领域，涉及一种基于Meanshifit算法的改进跟踪方法，特别涉及一种融合图像微分特征信息的改进Meanshift目标跟踪方法。
技术介绍
目标识别与跟踪技术一直是机器视觉领域研究的热点问题，在国防、军事、工业等领域有着广泛的应用前景。为了满足跟踪系统实时性的要求，目标识别与跟踪算法的计算量不能太大。因此，采用低计算量的跟踪算法实现目标的准确识别与稳定跟踪是该领域研究的关键技术问题。在...
【技术保护点】
一种改进的Meanshift目标跟踪方法，其特征在于根据图像8邻域微分值建立微分图像，利用微分特征建立目标模板和候选区域的微分直方图模型，并确定候选区中心位置的更新向量；将其与利用颜色特征信息确定的候选区中心位置的更新向量相融合，得到最终的更新向量。
【技术特征摘要】
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