发明名称 基于散射描述子的目标跟踪方法
摘要 本发明公开一种基于散射描述子的目标跟踪方法,主要解决目标发生漂移、遮挡、尺度变小、快速运动变化导致跟踪失败的问题。其实现步骤为:(1)输入一段视频第一帧,人工标记出待跟踪目标;(2)建立跟踪目标模型;(3)计算第一帧待跟踪目标的灰度位置直方图;(4)载入新一帧视频图像,获取候选目标和搜索窗,并提取搜索窗散射描述子;(5)计算候选目标的灰度位置直方图,判断目标是否发生遮挡;(6)若目标没有发生遮挡,利用四邻域搜索方法进行匹配跟踪,更新跟踪目标模型;(7)若目标发生遮挡,考虑目标尺度变小对遮挡的影响进行跟踪;(8)输出跟踪位置,执行下一帧。本发明可用于交通管制、安全监测、医学图像方面。
申请公布号 CN103456030A 申请公布日期 2013.12.18
申请号 CN201310405039.7 申请日期 2013.09.08
申请人 西安电子科技大学 发明人 田小林;焦李成;尚小维;王爽;张坤;张小华
分类号 G06T7/20(2006.01)I 主分类号 G06T7/20(2006.01)I
代理机构 陕西电子工业专利中心 61205 代理人 王品华;朱红星
主权项 1.一种基于散射描述子的目标跟踪方法,包括以下步骤:(1)输入一段视频的第一帧,人工标记出待跟踪目标,得到跟踪框位置,将标记出的待跟踪目标定义为模板目标;(2)初始化待跟踪目标的运动位移量,并以跟踪框位置为中心获取搜索窗;(3)建立第一帧跟踪目标模型T<sub>t</sub>(i,j,k):3a)对搜索窗进行非下采样散射变换,得到搜索窗每个像素点的散射描述子X<sub>t</sub>(i,j,k),其中下标t表示当前正在处理的图像帧数,这里,t=1;(i,j)表示像素点的位置坐标;k表示散射描述子的维数,k=1,2,...,12;3b)从搜索窗的散射描述子X<sub>t</sub>(i,j,k)中,提取出模板目标的散射描述子作为第一帧的跟踪目标模型T<sub>t</sub>(i,j,k);(4)计算第一帧模板目标的灰度位置直方图<img file="FDA0000378907460000011.GIF" wi="99" he="80" />其中下标1表示第一帧图像,上标l表示灰度级数,l=1,2,...,4096;(5)载入新一帧视频图像,根据上一帧跟踪框位置和运动位移量估计出候选目标,并记作本帧的候选目标;(6)以候选目标的位置为中心获取搜索窗,并记作本帧的搜索窗,对其进行非下采样散射变换,得到本帧搜索窗的散射描述子X<sub>t</sub>(i,j,k);(7)按照步骤(4)的方法,计算本帧候选目标的灰度位置直方图<img file="FDA0000378907460000012.GIF" wi="96" he="84" />(8)判断目标是否发生遮挡:8a)根据第一帧模板目标的灰度位置直方图<img file="FDA0000378907460000013.GIF" wi="78" he="78" />和本帧候选目标灰度位置直方图<img file="FDA0000378907460000014.GIF" wi="96" he="79" />求出遮挡因子O<sub>cc</sub>;8b)将遮挡因子O<sub>cc</sub>与阈值T<sub>h</sub>=0.75进行比较:如果遮挡因子O<sub>cc</sub>小于阈值T<sub>h</sub>,表示目标没有发生遮挡,执行步骤(9);如果遮挡因子O<sub>cc</sub>大于阈值T<sub>h</sub>,表示目标发生遮挡,执行步骤(10);(9)对没有发生遮挡的目标进行跟踪:9a)在本帧搜索窗内按照四邻域搜索方法确定出多个匹配窗,从搜索窗的散射描述子X<sub>t</sub>(i,j,k)中提取出这些匹配窗的散射描述子,求这些匹配窗散射描述子与上一帧跟踪目标模型T<sub>t-1</sub>(i,j,k)的相关系数,记最大相关系数为α<sub>max</sub>,最大相关系数对应的匹配窗即为本帧跟踪到的目标,最大相关系数对应的匹配窗位置即为本帧跟踪目标的位置;9b)从本帧搜索窗的散射描述子X<sub>t</sub>(i,j,k)中,提取出本帧跟踪目标的散射描述子作为本帧的跟踪目标模型S<sub>t</sub>(i,j,k);9c)根据最大相关系数α<sub>max</sub>、上一帧跟踪目标模型T<sub>t-1</sub>(i,j,k)和本帧跟踪目标模型S<sub>t</sub>(i,j,k),通过线性加权方法升级跟踪目标模型,记升级后的跟踪目标模型为T<sub>t</sub>(i,j,k):T<sub>t</sub>(i,j,k)=α<sub>max</sub>·T<sub>t-1</sub>(i,j,k)+(1-α<sub>max</sub>)·S<sub>t</sub>(i,j,k);(10)对发生遮挡的目标进行遮挡处理:10a)对步骤(1)所述的第一帧模板目标,提取其HSI彩色空间的H分量记为K<sub>1</sub>,并对步骤(1)所述的第一帧模板目标进行下采样,提取其HSI彩色空间的H分量记为Q<sub>1</sub>;10b)在本帧搜索窗内遍历每个像素点得到U个样本目标,提取这U个样本目标HSI彩色空间的H分量并记为W<sub>u</sub>,u=1,2,...,U,U为搜索窗的像素点总个数;并对这U个样本目标进行下采样,提取其HSI彩色空间的H分量记为Y<sub>u</sub>;10c)分别求出第一帧模板目标的H分量K<sub>1</sub>与本帧搜索窗内U个样本目标的U个H分量W<sub>u</sub>的相关系数ρ<sub>u</sub>,从U个ρ<sub>u</sub>中选取出最大的一个相关系数,并记作最大相关系数η<sub>1</sub>;10d)按照步骤10c)的方法,分别求第一帧下采样的模板目标的H分量Q<sub>1</sub>与本帧搜索窗内U个下采样样本目标的U个H分量Y<sub>u</sub>的相关系数,记最大相关系数为η<sub>2</sub>;10e)将η<sub>1</sub>和η<sub>2</sub>与阈值T<sub>k</sub>=0.93进行比较:如果ρ<sub>1</sub>和ρ<sub>2</sub>都小于阈值T<sub>k</sub>=0.93,则表示目标发生真正遮挡,执行步骤(12);反之,取ρ<sub>1</sub>和ρ<sub>2</sub>两者中最大者对应的样本目标作为本帧的跟踪目标,该样本目标的位置即为本帧跟踪目标的位置,按照步骤8b)和步骤8c)的方法升级跟踪目标模型,执行步骤(11);(11)输出本帧跟踪目标的位置;(12)返回步骤(5)执行下一帧。
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