一种改进的Meanshift目标跟踪方法

摘要

本发明属于图像处理与目标跟踪领域，具体为一种改进的Meanshift目标跟踪方法，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。本发明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。本发明适用于运动目标跟踪系统中。

主权项

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。