基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法

摘要

一种基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法，步骤为：(1)对灰度目标图像进行预处理，包括图像去噪和Sobel微分算子滤波；(2)利用预处理后的灰度目标图像建立边缘信息特征空间；(3)提取目标边缘信息作为特征模版；(4)利用目标直方图计算候选目标的反向投影，并以此描述候选目标；(5)利用Kalman滤波器预测当前帧中目标的起始搜索位置；(6)利用Mean Shift方法在Kalman滤波器预测的目标起始位置附近搜索目标的最优位置；(7)结合Canny算子对目标区域进行更新。本方法充分利用目标的边缘信息，在目标形状、尺寸、灰度分布以及背景发生变化的情况下，实现了对灰度目标快速、稳健的跟踪。

主权项

本发明提出了一种基于边缘信息的灰度目标自动跟踪方法，该方法不涉及目标检测部分，并假设在初始帧图像中已确定目标区域的大小和位置，为一个包含目标像素的最小矩形框；若将图像序列中第k帧图像称为当前帧，则k‑1帧图像称为前一帧；该方法的实现步骤如下：步骤1、对灰度目标图像进行预处理，包括图像去噪和微分算子滤波处理；步骤2、利用预处理后的灰度目标图像建立边缘信息特征空间；步骤3、基于灰度目标图像特征空间，提取目标边缘信息作为特征模版；步骤4、利用目标直方图计算候选目标的反向投影，并以此描述候选目标；步骤5、当第k‑1帧跟踪结束后，利用Kalman滤波器预测第k帧目标的起始搜索位置；步骤6、利用Mean Shift方法在Kalman滤波器预测的目标起始位置附近搜索第k帧目标的最优位置；步骤7、结合Canny算子对目标区域进行更新。