【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运动物体的实时追踪，具体是一种目标跟踪方法所用的自适应均值漂移算法。
技术介绍
均值漂移是指在图像中选择某点作为起点，计算出该点当前偏移量的平均差值，并将该点移动到其偏移量指向的新位置，以移动后的位置作为新的起点，继续计算并移动，直至到达满足约束条件的位置。因此该算法通过不断地迭代得到最优解。均值漂移算法主要是针对物体进行非刚体运动的一种目标跟踪方法。这种方法将目标区域用一种非参数的直方图核密度估计函数进行描述，以Bhattacharyya系数作为相似度准则，不断的对其均值偏移矢量进行迭代，来寻找与目标区域相似度最高的候选区域，从而实现对运动目标的跟踪。自适应均值漂移算法主要基于图像中连续动态变化的色彩概率分布，具有良好的稳定性和实时性。它在视频图像中通过目标颜色特征确定目标的当前位置和大小，将获取到的位置和大小应用到下一帧的图像中，初始化下一帧的搜索窗口，重复该搜索过程即可实现对目标的追踪。主要原理就是随着时间的变化，当目标发生运动时，颜色概率分布也会随着时间的变化而变化，通过对图像颜色概率分布的变化计算，实现对目标的实时跟踪。自适应均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。它显著的优点是算法计算量小，简单易实现，很适合于实时跟踪场合；但是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败，而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。当背景的颜色与目标相近，或者目标附近有与目标的色调相近的算法比较物体，则搜索窗口会自动将其包括在内，导致跟踪窗口扩大，甚至有时会将跟踪窗口扩大到整个视频框架，最终导致跟踪失败。...
【技术保护点】
一种基于局部不变特征检测的自适应均值漂移算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在视频的起始帧选择将要追踪的目标区域；步骤2：将图像从RGB颜色空间映射到HSV颜色空间，并计算目标区域的颜色概率分布；步骤3：计算提取出目标区域的局部不变特征点；步骤4：根据概率分布分别计算的零阶矩和的一阶矩、的一阶矩，计算出搜索窗口的质心，；步骤5：在下一帧中以作为搜索窗口的起始点，以为搜索窗口，搜索窗口的大小满足，取近似结果的奇数；步骤6：计算搜索区域中的局部不变特征点；步骤7：比较和得到匹配的特征点，并根据匹配的特征点重新构建帧中的目标区域；步骤8：返回步骤4，进行重复搜索，直至跟踪结束者满足搜索停止条件。
【技术特征摘要】
1.一种基于局部不变特征检测的自适应均值漂移算法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1:在视频的起始帧选择将要追踪的目标区域； 步骤2:将图像鳥从RGB颜色空间映射到HSV颜色空间，并计算目标区域的颜色概率分布； 步...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡延光，郭栋，蔡颢，邢延，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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