一种非参数化模型的视觉跟踪方法

摘要

本发明公开了一种非参数化模型的视觉跟踪方法，该方法首先通过模式判断环节选择跟踪模式，当目标与背景有一定差异时，选择普通模式A，当目标与背景差异不明显时，选择增强模式B；然后建立自适应跟踪窗口D；对于增强模式B进行图像灰度均衡变换后再计算分割阈值T₂，并进行图像分割，而对于普通模式A则直接进行分割阈值T₂计算和图像分割；最后在视频图像中标记出目标，并驱动实现持续的视觉跟踪。本发明的方法不需要建立参数模型，实现方便，易于操作，而且实时性好，准确性高，自适应性好。

主权项

1、一种非参数化模型的视觉跟踪方法，其特征在于如下步骤：步骤一：通过模式判断环节选择跟踪模式，即普通模式A、增强模式B；当目标与背景有一定差异时，选择普通模式A，当目标与背景差异不明显时，选择增强模式B；步骤二：建立自适应跟踪窗口D；步骤三：对增强模式B进行图像灰度均衡变换；步骤四：计算分割阈值T2，并进行图像分割；步骤五：在视频图像中标记出目标，并驱动实现持续的视觉跟踪。