基于视觉注意和均值漂移的目标检测与跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉注意和均值漂移的目标检测与跟踪方法。该方法首先使用视觉注意方法提取图像序列中第一帧图像的显著区域，去除背景因素的干扰，得到运动目标；再将传统均值漂移方法中核函数的固定带宽改为动态变化的带宽，使用改进的均值漂移方法对检测出的运动目标进行跟踪。实验结果表明，本发明适用于红外和可见光图像序列，跟踪效果较好。另外，本发明还可提供运动目标的位置信息，为精确定位目标提供了可能。它在夜视侦查、安防监控等军事和民事领域有着广阔的应用前景。

主权项

一种基于视觉注意和均值漂移的目标检测与跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)利用摄像头采集场景图像；(2)判断当前图像是否为第一帧图像；如果是则执行步骤(4)，否则执行步骤(3)；(3)判断上一帧图像是否有跟踪窗口返回；如果有则执行步骤(14)，否则执行步骤(4)；(4)将步骤(1)采集到的图像进行高斯金字塔分解，产生8个不同分辨率的子图像；(5)分别提取原图像及8层子图像的颜色、亮度、方向等特征图像；(6)使用中央周边差算子和非线性归一化操作处理各特征图像；(7)将步骤(6)处理后的各特征图线性组合生成各特征显著图，再生成总显著图；(8)经胜者全赢和禁止返回机制得到显著区域；(9)二值化显著区域；(10)判断是否存在目标；如果存在则执行步骤(11)，否则执行步骤(1)；(11)提取运动目标；(12)将提取的运动目标作为跟踪目标并建立跟踪窗口；(13)计算核函数跟踪窗口的灰度值概率分布并返回跟踪窗口作为下一帧图像的搜索窗口；返回步骤(1)；(14)计算搜索窗口的灰度值概率分布；(15)计算搜索窗口的质心，并移动搜索窗口到质心，判断迭代次数是否达到20次；如果是则停止计算，返回步骤(1)，并置下一帧图像为第一帧图像，否则执行步骤(16)；(16)判断移动距离是否大于预先设置的固定阈值，如果是则返回步骤(14)，否则执行步骤(17)；(17)将步骤(16)所得到的的最佳匹配区域作为下一帧的跟踪目标区域，并将其对应的权值矩阵作为下一帧跟踪目标的权值矩阵，返回步骤(1)。